GeoLM：地理空间语言理解模型的增强

本文研究了大型语言模型在表示和推理空间结构方面的能力，并与人类表现进行比较。研究发现，LLMs在不同空间结构中的表现变异性较大，但与人类类似，它们利用对象名称作为地标来维护空间地图。在错误分析中，发现LLMs的错误反映了空间和非空间因素。研究表明，LLMs能够隐含地捕捉到空间结构的某些方面，但仍有改进空间。