Bài báo này đề xuất LEAF (Large Language Model Enhanced Traffic Flow Predictor - Dự đoán Lưu lượng Giao thông Tăng cường Mô hình Ngôn ngữ Lớn), một phương pháp mới để dự đoán lưu lượng giao thông. Trong khi các phương pháp hiện có tập trung vào việc khai thác các mối quan hệ không gian-thời gian, LEAF giới thiệu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tăng cường khả năng thích ứng với những thay đổi môi trường tại thời điểm thử nghiệm. LEAF có hai nhánh nắm bắt các mối quan hệ không gian-thời gian bằng cách sử dụng các cấu trúc đồ thị và siêu đồ thị, mỗi nhánh được đào tạo trước độc lập. Trong quá trình thử nghiệm, hai nhánh tạo ra các dự đoán khác nhau và LLM sẽ chọn kết quả có khả năng xảy ra cao nhất. Một hàm mất mát xếp hạng được sử dụng để nâng cao hiệu suất dự đoán của cả hai nhánh. Các thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu khác nhau đã chứng minh hiệu quả của LEAF.
