小型开源模型难从残缺轨迹还原航空出行事件
原文标题：Can Compact Open-Weight Large Language Models Recover Mobility Events from Incomplete Trajectories? A Controlled Evaluation Using Air Trips
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研究用 2022 年 1 月美国 LBS 数据与机场参考数据，将 30 段高置信航空出行转为三种残缺轨迹条件，测试紧凑本地部署 LLM 能否恢复缺失出行信息。结果显示精确转换准确率仅 9.2%，起降机场准确率分别为 31.4% 与 10.7%，仅 1.9% 请求同时恢复转换与机场对，最明确提示效果最好。
- 问题
- 残缺移动轨迹下，小型本地 LLM 能否还原航空出行事件。
- 方法
- 用 2022 年 1 月美国 LBS 数据构造三种端点缺失条件，四种提示变体测试两个小模型。
- 结果
- 精确转换准确率 9.2%，起降机场准确率 31.4% 与 10.7%，仅 1.9% 同时恢复转换与机场对。
- 影响
- 说明小模型直接补全轨迹事件不可靠，相关分析不宜依赖其输出。
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