論文の概要: chatIPCC: Grounding Conversational AI in Climate Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05510v1
- Date: Tue, 11 Apr 2023 21:31:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 16:46:50.495174
- Title: chatIPCC: Grounding Conversational AI in Climate Science
- Title(参考訳): chatIPCC: 気候科学における会話型AI
- Authors: Saeid Ashraf Vaghefi, Qian Wang, Veruska Muccione, Jingwei Ni, Mathias
Kraus, Julia Bingler, Tobias Schimanski, Chiara Colesanti-Senni, Nicolas
Webersinke, Christrian Huggel, Markus Leippold
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、トレーニングフェーズ後の幻覚と時代遅れの情報という、2つの大きな課題に直面しています。
我々は,会話型AIのプロトタイプをwww.chatclimate.ai/ipccで公開し,課題に正確に答える能力を示す。
回答と情報源はIPCCの著者チームによって評価され、専門家の知識を用いて回答の精度を1(非常に低い)から5(非常に高い)に評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.043032065867536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have made significant progress in recent years,
achieving remarkable results in question-answering tasks (QA). However, they
still face two major challenges: hallucination and outdated information after
the training phase. These challenges take center stage in critical domains like
climate change, where obtaining accurate and up-to-date information from
reliable sources in a limited time is essential and difficult. To overcome
these barriers, one potential solution is to provide LLMs with access to
external, scientifically accurate, and robust sources (long-term memory) to
continuously update their knowledge and prevent the propagation of inaccurate,
incorrect, or outdated information. In this study, we enhanced GPT-4 by
integrating the information from the Sixth Assessment Report of the
Intergovernmental (IPCC AR6), the most comprehensive, up-to-date, and reliable
source in this domain. We present our conversational AI prototype, available at
www.chatclimate.ai/ipcc and demonstrate its ability to answer challenging
questions accurately in three different QA scenarios: asking from 1) GPT-4, 2)
chatIPCC, and 3) hybrid chatIPCC. The answers and their sources were evaluated
by our team of IPCC authors, who used their expert knowledge to score the
accuracy of the answers from 1 (very-low) to 5 (very-high). The evaluation
showed that the hybrid chatIPCC provided more accurate answers, highlighting
the effectiveness of our solution. This approach can be easily scaled for
chatbots in specific domains, enabling the delivery of reliable and accurate
information.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル (LLM) は近年,質問応答タスク (QA) において顕著な成果を上げている。
しかし、彼らはまだ2つの大きな課題に直面している。
これらの課題は、気候変動のような重要な領域において、限られた時間で信頼できる情報源から正確かつ最新の情報を取得することが不可欠で困難である。
これらの障壁を克服するためには、LCMに外部、科学的に正確で堅牢なソース(長期記憶)へのアクセスを提供することで、その知識を継続的に更新し、不正確な、誤った、または時代遅れな情報の伝播を防ぐことができる。
本研究は,最も包括的で,最新かつ信頼性の高い資料であるIPCC AR6第6報の情報を統合することで,GPT-4を強化した。
我々の会話型AIプロトタイプをwww.chatclimate.ai/ipccで公開し、3つの異なるQAシナリオで挑戦的な質問に正確に答える能力を示す。
1) GPT-4,
2) chatIPCC, そして
3) ハイブリッドチャットIPCC。
回答と情報源はIPCCの著者チームによって評価され、専門家の知識を用いて回答の精度を1(非常に低い)から5(非常に高い)に評価した。
評価の結果, ハイブリッドchatipccはより正確な答えを提供し, ソリューションの有効性を浮き彫りにした。
このアプローチは特定のドメインのチャットボットに対して容易にスケールできるため、信頼性と正確な情報の配信が可能になる。
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