論文の概要: chatClimate: Grounding Conversational AI in Climate Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05510v2
- Date: Fri, 28 Apr 2023 15:07:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 16:42:59.319435
- Title: chatClimate: Grounding Conversational AI in Climate Science
- Title（参考訳）: chatClimate: 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still face two major challenges: hallucination and outdated information after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incorrect, or outdated information.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 and demonstrate its ability to answer challenging questions
accurately in three different QA scenarios: asking from 1) GPT-4, 2)
chatClimate, and 3) hybrid chatClimate. 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 chatClimate 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。
講演AIのプロトタイプをwww.chatclimate.ai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) chatClimate および
3) ハイブリッドチャットClimate。
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, ハイブリッドのchatClimateはより正確な回答を提供し, ソリューションの有効性を強調した。
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。
関連論文リスト
- Adaptive Question Answering: Enhancing Language Model Proficiency for Addressing Knowledge Conflicts with Source Citations [3.3018718917393297]
本稿では,複数の有効な回答が存在するあいまいな環境下で,ソースを引用した質問応答のタスクを提案する。
1)新しい5つのデータセット,(2)実世界の自然発生コンテキストを特徴とする最初のあいまいなマルチホップQAデータセット,(3)モデルの性能を評価するための2つの新しい指標からなる包括的フレームワークを構築した。
この新しいタスク、データセット、メトリクス、ベースラインは、コミュニティにQA研究の境界を押し進め、より信頼できる、解釈可能なシステムを開発するよう促すことを期待しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T17:37:01Z) - Crowd Intelligence for Early Misinformation Prediction on Social Media [29.494819549803772]
本稿では,クラウドインテリジェンスに基づく早期誤報予測手法であるCROWDSHIELDを紹介する。
私たちは2つの次元(スタンスとクレーム)を捉えるためにQラーニングを採用しています。
我々は手動で誤情報検出を行うTwitterコーパスであるMISTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:45:23Z) - Analyzing Human Questioning Behavior and Causal Curiosity through Natural Queries [91.70689724416698]
NatQuest(ナットクエスト)は、3つの異なるソースから自然発生の質問13,500件のコレクションである。
分析の結果,データセット内には因果的疑問(最大42%)が有意な存在であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:55:28Z) - The Battle of LLMs: A Comparative Study in Conversational QA Tasks [0.0]
この研究は、ChatGPT、GPT-4、Gemini、Mixtral、Claudeが異なる会話型QAコーパスで生成した応答を詳しく調べる。
評価スコアは慎重に計算され、その後、これらのモデル全体の性能を確認するために比較された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T16:42:43Z) - InfoLossQA: Characterizing and Recovering Information Loss in Text Simplification [60.10193972862099]
本研究は, 簡易化による情報損失を問合せ・問合せ形式で特徴づけ, 回復する枠組みを提案する。
QAペアは、読者がテキストの知識を深めるのに役立つように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T19:00:01Z) - The Earth is Flat? Unveiling Factual Errors in Large Language Models [89.94270049334479]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、事前学習や微調整の知識が豊富にあるため、様々な応用がある。
それにもかかわらず、医療、ジャーナリズム、教育といった重要な分野に懸念を抱き、事実と常識の誤りを引き起こす傾向にある。
LLMにおける事実不正確な事実を明らかにすることを目的とした,新しい自動テストフレームワークであるFactCheckerを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T14:02:27Z) - Learning to Break: Knowledge-Enhanced Reasoning in Multi-Agent Debate System [16.830182915504555]
マルチエージェント討論システム(MAD)は、真理を追求する人間の議論の過程を模倣する。
様々なエージェントが、限られた知識の背景から、適切に、高度に一貫した認知をさせることは困難である。
本稿では,Underline Knowledge-underlineEnhanced frameworkを用いたUnderlineMulti-underlineAgent UnderlineDebateを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T06:22:12Z) - Competition-Level Problems are Effective LLM Evaluators [121.15880285283116]
本稿では,Codeforcesにおける最近のプログラミング問題の解決において,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を評価することを目的とする。
まず,問題の発生時間,難易度,遭遇したエラーの種類など,様々な側面を考慮して,GPT-4の望ましくないゼロショット性能を総合的に評価する。
驚くべきことに、GPT-4のTheThoughtivedのパフォーマンスは、2021年9月以降、あらゆる困難と種類の問題に対して一貫して問題が減少するような崖を経験している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:58:57Z) - ChatGPT versus Traditional Question Answering for Knowledge Graphs:
Current Status and Future Directions Towards Knowledge Graph Chatbots [7.2676028986202]
知識グラフ(KG)のための会話型AIと質問応答システム(QAS)はどちらも新興研究分野である。
QASは、自然言語質問を理解して翻訳することで、KGから最新の情報を検索し、データベースエンジンがサポートする形式的なクエリに変換する。
本フレームワークでは,現在最先端のQASであるKGQANに対して,ChatGPTとGalacticaの2つの代表的な対話モデルを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T13:03:27Z) - RealTime QA: What's the Answer Right Now? [137.04039209995932]
本稿では,動的質問応答(QA)プラットフォームであるREALTIME QAを紹介する。
GPT-3 や T5 など,大規模事前学習型言語モデルに基づく強力なベースラインモデルを構築した。
GPT-3は、検索された文書が答えを見つけるのに十分な情報を提供していない場合、時代遅れの回答を返す傾向がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-27T07:26:01Z) - Logic-Guided Data Augmentation and Regularization for Consistent
Question Answering [55.05667583529711]
本稿では,比較質問に対する応答の精度と整合性を改善する問題に対処する。
提案手法は論理的および言語的知識を利用してラベル付きトレーニングデータを増強し,一貫性に基づく正規化器を用いてモデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T17:03:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。