Rinnovare il turismo in Tibet: un approccio intelligente
Un nuovo sistema punta a migliorare le esperienze turistiche in Tibet.
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Indice
- La necessità di migliori informazioni turistiche
- Costruire un sistema di turismo intelligente
- Creare un sistema di generazione di informazioni completo
- Raccolta di dati per il sistema
- Estrazione di informazioni sulla posizione
- Il ruolo del modello Bridge
- Generazione di informazioni dettagliate per i turisti
- Valutazione delle prestazioni del sistema
- Sperimentazione con l'estrazione delle parole chiave
- Conclusione: Guardando al futuro
- Fonte originale
- Link di riferimento
Il Tibet, situato nel vasto paesaggio della Cina, ha una geografia unica e una storia ricca. Tuttavia, la bellissima natura e il patrimonio culturale non si sono tradotti in un'industria turistica fiorente. Uno dei problemi principali è la mancanza di buone Informazioni per i visitatori su cosa vedere e fare nella zona. Questa carenza influisce su come le persone percepiscono il valore del Turismo in Tibet e porta a insoddisfazione tra i viaggiatori. Di conseguenza, cresce la necessità di migliorare le infrastrutture turistiche e arricchire l'esperienza dei visitatori in questa regione straordinaria.
La necessità di migliori informazioni turistiche
L'ambiente speciale e il contesto culturale del Tibet portano a molte preferenze diverse tra i turisti. Questa diversità rende fondamentale fornire informazioni di alta qualità adattate alle esigenze dei vari visitatori. Un Sistema di servizi turistici intelligenti può aiutare a presentare informazioni accurate e complete, cruciali per lo sviluppo dell'industria turistica tibetana.
Per affrontare questa necessità, i ricercatori hanno avviato un progetto intitolato "Sviluppo e Applicazione di un Sistema di Servizi Turistici Intelligenti per il Tibet." L'obiettivo è creare un modo più efficiente di condividere informazioni e raccomandazioni con i turisti. Informazioni scarse portano spesso i visitatori a perdersi esperienze adatte ai loro interessi, causando minore soddisfazione e meno visite di ritorno. Questo ciclo può influire negativamente sulla crescita del settore turistico tibetano.
Costruire un sistema di turismo intelligente
Con l'avanzare della tecnologia, l'utilizzo di grandi modelli di linguaggio (LLM) offre un'opportunità per migliorare il modo in cui condividiamo informazioni turistiche. Questi modelli possono assistere nella generazione di contenuti e risposte basate sulle domande degli utenti. Tuttavia, gli attuali LLM non hanno abbastanza contenuti specifici sul Tibet, il che influisce su quanto possano servire efficacemente i visitatori potenziali.
Per creare un sistema di informazioni turistiche specializzato, gli LLM devono subire un processo di affinamento, che permette al Modello di comprendere meglio e generare contenuti pertinenti al turismo tibetano. Questo comporta la raccolta di un dataset ricco contenente informazioni turistiche, dettagli sugli hotel e Dati geografici per semplificare il processo di condivisione delle informazioni.
Creare un sistema di generazione di informazioni completo
L'approccio innovativo è noto come sistema AI DualGen Bridge. Questo sistema combina diversi modelli per migliorare il modo in cui le informazioni vengono estratte e generate. La prima parte del sistema si concentra sull'estrazione di parole chiave importanti basate sulla posizione dalle domande degli utenti. Questo aiuta a identificare cosa cercano i turisti, consentendo risposte più precise e pertinenti.
Successivamente, il modello Bridge utilizza queste informazioni e calcola i punti turistici più vicini basati sui dati geografici. Usando algoritmi, il sistema identifica i migliori punti di vista che corrispondono alla richiesta dell'utente. Infine, l'LLM genera introduzioni dettagliate per i punti di vista selezionati, coprendo aspetti come storia, geografia e altre informazioni rilevanti che potrebbero interessare i visitatori.
Raccolta di dati per il sistema
Per costruire questo sistema completo, il team di progetto ha raccolto dati diversi da varie fonti. Questo ha incluso informazioni turistiche da siti web e database che forniscono dettagli su luoghi e sistemazioni in Tibet. Assicurando che i dati siano accurati e ben organizzati, il team può creare una piattaforma che fornisca raccomandazioni affidabili per i turisti.
Il processo di elaborazione dei dati ha coinvolto il riempimento dei valori mancanti e la standardizzazione dei formati per garantire coerenza. Un approccio attento consente una verifica efficace dei dati geografici per presentare informazioni turistiche accurate e raccomandazioni sugli hotel.
Estrazione di informazioni sulla posizione
All'interno del sistema di turismo intelligente, il modello di estrazione delle parole chiave gioca un ruolo cruciale. Elabora le domande degli utenti per identificare luoghi o monumenti specifici che potrebbero essere di interesse. Utilizzando vari prompt che simulano le vere domande degli utenti, il modello impara a estrarre le informazioni sulle posizioni più rilevanti, rendendo il sistema più user-friendly.
L'affinamento del modello prevede un addestramento con dati etichettati, consentendogli di migliorare le sue risposte basate sui feedback. L'obiettivo è migliorare l'accuratezza del modello nell'identificare parole chiave correlate alla posizione e fornire informazioni utili ai viaggiatori.
Il ruolo del modello Bridge
Una volta estratte le parole chiave rilevanti, entra in gioco il modello Bridge. Rappresenta un collegamento tra la domanda dell'utente e il database dei punti di vista turistici. Utilizzando dati geografici in tempo reale e algoritmi, il modello trova e restituisce i punti di interesse più vicini alla posizione specificata dall'utente. Questo processo aiuta a garantire che i turisti ricevano raccomandazioni personalizzate in base alle loro preferenze, rendendo la loro esperienza di viaggio più piacevole.
Generazione di informazioni dettagliate per i turisti
L'ultimo componente del sistema è la generazione di informazioni sui punti turistici. Il modello elabora i migliori punti di vista identificati dal modello Bridge e crea contenuti informativi su ciascuna località. Questo include contesto storico, dettagli geografici e qualsiasi altra informazione rilevante che sarebbe preziosa per i visitatori potenziali.
Utilizzando metodi di affinamento, il modello può apprendere quali tipi di risposte soddisfano meglio le aspettative degli utenti. Rafforzando le risposte preferite e raffinando i contenuti meno rilevanti, il sistema diventa sempre più capace di fornire informazioni di alta qualità agli utenti.
Valutazione delle prestazioni del sistema
Per garantire che il sistema sia efficace, i ricercatori hanno sviluppato standard di valutazione focalizzati sull'assessment della qualità dei contenuti generati. Questi standard misurano quanto bene l'LLM performa nel produrre informazioni accurate e utili adattate alle esigenze degli utenti.
I criteri di valutazione includono metriche che valutano coerenza, fluidità e rilevanza dei contenuti generati. Confrontando le uscite del modello con testi di riferimento stabiliti, è possibile affinare ulteriormente il sistema e migliorare le sue prestazioni per gli utenti.
Sperimentazione con l'estrazione delle parole chiave
Per convalidare l'efficacia del componente di estrazione delle parole chiave, sono stati condotti vari esperimenti. Questi test mirano a valutare quanto bene il modello possa identificare ed estrarre parole chiave relative alla posizione dalle domande degli utenti. Confrontando i risultati prima e dopo l'affinamento, i ricercatori possono misurare i miglioramenti in accuratezza e qualità delle risposte.
Tali esperimenti rivelano che i modelli affinati eseguono significativamente meglio nel riconoscere e rispondere alle domande degli utenti sui punti turistici in Tibet. Queste scoperte rafforzano l'importanza del continuo affinamento del modello poiché contribuiscono direttamente alla qualità complessiva delle informazioni di viaggio fornite ai visitatori potenziali.
Conclusione: Guardando al futuro
Lo sviluppo del sistema AI DualGen Bridge rappresenta un passo importante per affrontare le sfide affrontate dall'industria turistica tibetana. Integrando modelli di linguaggio avanzati e tecniche intelligenti di generazione di informazioni, il sistema mira a migliorare le esperienze dei viaggiatori attraverso raccomandazioni personalizzate e contenuti informativi.
In futuro, c'è il desiderio di migliorare ulteriormente il sistema incorporando diversi tipi di dati e ampliando le sue capacità. L'obiettivo è costruire una piattaforma più completa che risponda a una varietà più ampia di esigenze e preferenze degli utenti, arricchendo infine l'esperienza turistica in Tibet.
Questo impegno continuo per l'innovazione riflette una profonda comprensione sia delle caratteristiche uniche del Tibet che dell'importanza di fornire informazioni di alta qualità ai visitatori in cerca di un'esperienza di viaggio memorabile. Colmando il divario tra tecnologia e turismo, questo progetto illustra il potenziale per una trasformazione positiva nel panorama turistico della regione.
Titolo: Research on Tibetan Tourism Viewpoints information generation system based on LLM
Estratto: Tibet, ensconced within China's territorial expanse, is distinguished by its labyrinthine and heterogeneous topography, a testament to its profound historical heritage, and the cradle of a unique religious ethos. The very essence of these attributes, however, has impeded the advancement of Tibet's tourism service infrastructure, rendering existing smart tourism services inadequate for the region's visitors. This study delves into the ramifications of informational disparities at tourist sites on Tibetan tourism and addresses the challenge of establishing the Large Language Model (LLM) evaluation criteria. It introduces an innovative approach, the DualGen Bridge AI system, employing supervised fine-tuning techniques to bolster model functionality and enhance optimization processes. Furthermore, it pioneers a multi-structured generative results assessment framework. Empirical validation confirms the efficacy of this framework. The study also explores the application of the supervised fine-tuning method within the proprietary DualGen Bridge AI, aimed at refining the generation of tourist site information. The study's findings offer valuable insights for optimizing system performance and provide support and inspiration for the application of LLM technology in Tibet's tourism services and beyond, potentially revolutionizing the smart tourism industry with advanced, tailored information generation capabilities.
Autori: Jinhu Qi, Shuai Yan, Wentao Zhang, Yibo Zhang, Zirui Liu, Ke Wang
Ultimo aggiornamento: 2024-07-18 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2407.13561
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.13561
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.04333
- https://doi.org/10.3115/1626355.1626389
- https://arxiv.org/abs/2203.02155
- https://arxiv.org/abs/2404.04167
- https://doi.org/10.1145/3626772.3661371
- https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.0769
- https://arxiv.org/abs/2403.13372
- https://arxiv.org/abs/2404.01549
- https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat
- https://arxiv.org/abs/1904.09675
- https://arxiv.org/abs/2403.18058