論文の概要: Learning A Foundation Language Model for Geoscience Knowledge Understanding and Utilization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05064v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 09:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 15:16:40.485854
• Title: Learning A Foundation Language Model for Geoscience Knowledge Understanding and Utilization
• Title（参考訳）: 地学知識の理解と活用のための基礎言語モデルを学ぶ
• Authors: Cheng Deng, Tianhang Zhang, Zhongmou He, Qiyuan Chen, Yuanyuan Shi, Le Zhou, Luoyi Fu, Weinan Zhang, Xinbing Wang, Chenghu Zhou, Zhouhan Lin, Junxian He
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の一般分野において大きな成功を収めている。 我々は、地球科学におけるLLM研究をさらに促進するために開発された一連の資源とともに、地球科学における最初のLLMであるK2を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.50117060946793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs)have achieved great success in general domains of natural language processing. In this paper, we bring LLMs to the realm of geoscience, with the objective of advancing research and applications in this field. To this end, we present the first-ever LLM in geoscience, K2, alongside a suite of resources developed to further promote LLM research within geoscience. For instance, we have curated the first geoscience instruction tuning dataset, GeoSignal, which aims to align LLM responses to geoscience-related user queries. Additionally, we have established the first geoscience benchmark, GeoBenchmark, to evaluate LLMs in the context of geoscience. In this work, we experiment with a complete recipe to adapt a pretrained general-domain LLM to the geoscience domain. Specifically, we further train the LLaMA-7B model on over 1 million pieces of geoscience literature and utilize GeoSignal's supervised data to fine-tune the model. Moreover, we share a protocol that can efficiently gather domain-specific data and construct domain-supervised data, even in situations where manpower is scarce. Experiments conducted on the GeoBenchmark demonstrate the the effectiveness of our approach and datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の一般分野において大きな成功を収めた。 本稿では,LLMを地球科学の領域に持ち込み,その分野における研究と応用の推進を目的としている。 この目的のために、地球科学における最初のLLMであるK2を、地球科学におけるLLM研究をさらに促進するために開発された一連の資源と共に提示する。 例えば,LLM応答をジオサイエンス関連ユーザクエリに合わせることを目的とした,最初のジオサイエンスインストラクションチューニングデータセットであるGeoSignalをキュレートした。 さらに,地球科学の文脈でLSMを評価するため,最初の地球科学ベンチマークであるGeoBenchmarkを構築した。 本研究では,プレトレーニング済みの一般領域 LLM を地球科学領域に適用するための完全なレシピを実験する。 具体的には、LLaMA-7Bモデルをさらに100万以上の地学文献で訓練し、GeoSignalの教師付きデータを用いてモデルを微調整する。 さらに,マンパワーが不足している状況でも,ドメイン固有データを効率的に収集し,ドメイン教師付きデータを構築するプロトコルを共有する。 geobenchmarkで行った実験は、我々のアプローチとデータセットの有効性を示しています。

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