HSC-GPT: A Large Language Model for Human Settlements Construction

📄 arXiv: 2401.00504v1 📥 PDF

作者: Chen Ran, Yao Xueqi, Jiang Xuhui, Han Zhengqi, Guo Jingze, Zhang Xianyue, Lin Chunyu, Liu Chumin, Zhao Jing, Lian Zeke, Zhang Jingjing, Li Keke

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-31

💡 一句话要点

提出HSC-GPT，针对人居环境建设领域设计的大型语言模型框架。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 人居环境建设 城市规划 景观建筑设计 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 通用生成式AI在人居环境建设领域应用受限，原因是该领域语义信息复杂，数据格式多样，对区域文化敏感，且对创新性要求高。
  2. HSC-GPT的核心思想是构建一个专门针对人居环境建设领域的大型语言模型框架，以应对该领域的独特挑战。
  3. 论文提出了HSC-GPT模型框架，但摘要中未提及具体的实验结果和性能提升，效果未知。

📝 摘要（中文）

人居环境建设领域涵盖了广泛的空间设计和管理任务，包括城市规划和景观建筑设计。这些任务涉及大量的自然语言指令和描述，这对于理解设计需求和产生有效的设计方案至关重要。最近的研究试图将自然语言处理（NLP）和生成式人工智能（AI）集成到人居环境建设任务中。由于人工智能在数据处理和分析方面的强大能力，该领域的设计已经取得了显著的成功。然而，这项任务仍然面临着几个根本性的挑战。所涉及的语义信息包括复杂的空间细节、多样的数据源格式、对区域文化的高度敏感性，以及对工作场景中创新和严谨性的高要求。这些因素导致通用生成式人工智能在该领域的应用受到限制，而缺乏高质量的模型训练数据进一步加剧了这种情况。为了应对这些挑战，本文首先提出了HSC-GPT，这是一个专门为人类住区建设任务设计的大型语言模型框架，考虑了该领域的独特特征。

🔬 方法详解

问题定义：现有通用大型语言模型在人居环境建设领域的应用面临挑战，因为该领域的设计任务涉及复杂的空间细节、多样的数据源格式、对区域文化的高度敏感性，以及对工作场景中创新和严谨性的高要求。此外，缺乏高质量的训练数据也限制了通用模型的效果。

核心思路：HSC-GPT的核心思路是构建一个专门针对人居环境建设领域的大型语言模型，通过领域特定的训练数据和模型设计，更好地理解和生成与该领域相关的自然语言描述和设计方案。这样可以克服通用模型在该领域应用的局限性，提高设计效率和质量。

技术框架：论文提出了HSC-GPT框架，但摘要中没有详细描述其整体架构和流程。具体的技术框架，包括主要模块和阶段，目前未知。

关键创新：HSC-GPT的关键创新在于其领域特定性，即专门针对人居环境建设领域进行设计和训练。这与通用大型语言模型不同，后者旨在处理更广泛的自然语言任务。通过领域特定性，HSC-GPT能够更好地理解和生成与人居环境建设相关的复杂语义信息。

关键设计：摘要中没有提供关于HSC-GPT关键设计细节的信息，例如具体的参数设置、损失函数、网络结构等。这些技术细节目前未知。

📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果和性能数据。HSC-GPT的实际性能和提升效果未知，需要进一步的实验验证。

🎯 应用场景

HSC-GPT有望应用于城市规划、景观建筑设计等领域，辅助设计师进行方案生成、设计评估和沟通交流。通过理解和生成自然语言描述，HSC-GPT可以提高设计效率，促进创新，并更好地满足用户需求。未来，该模型可能扩展到智慧城市建设、可持续发展等更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

The field of human settlement construction encompasses a range of spatial designs and management tasks, including urban planning and landscape architecture design. These tasks involve a plethora of instructions and descriptions presented in natural language, which are essential for understanding design requirements and producing effective design solutions. Recent research has sought to integrate natural language processing (NLP) and generative artificial intelligence (AI) into human settlement construction tasks. Due to the efficient processing and analysis capabilities of AI with data, significant successes have been achieved in design within this domain. However, this task still faces several fundamental challenges. The semantic information involved includes complex spatial details, diverse data source formats, high sensitivity to regional culture, and demanding requirements for innovation and rigor in work scenarios. These factors lead to limitations when applying general generative AI in this field, further exacerbated by a lack of high-quality data for model training. To address these challenges, this paper first proposes HSC-GPT, a large-scale language model framework specifically designed for tasks in human settlement construction, considering the unique characteristics of this domain.