本文提出了一种基于任务的地理适应预训练语言模型GeoLLM，结合语言建模与地理预测，显著提升地理信息相关任务的表现。研究表明，大型语言模型在交通预测和空间数据分析等地理空间任务中具有优越的性能和鲁棒性。多模态模型评估显示，闭源模型表现更佳，开源模型经过微调后也能达到相似效果。