論文の概要: GPT-4 as an Agronomist Assistant? Answering Agriculture Exams Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06225v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 00:39:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 21:18:56.190679
• Title: GPT-4 as an Agronomist Assistant? Answering Agriculture Exams Using Large Language Models
• Title（参考訳）: GPT-4はAgronomist Assistant? 大規模言語モデルを用いた農業試験の回答
• Authors: Bruno Silva, Leonardo Nunes, Roberto Estev\~ao, Ranveer Chandra
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる自然言語理解において顕著な能力を示した。 本稿では,Llama 2 や GPT などの一般的な LLM の総合的な評価を行い,農業関連問題への回答能力について述べる。 ブラジル、インド、米国の三大農業生産国から、農業試験とベンチマークデータセットを選択した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5019330170563765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language understanding across various domains, including healthcare and finance. For some tasks, LLMs achieve similar or better performance than trained human beings, therefore it is reasonable to employ human exams (e.g., certification tests) to assess the performance of LLMs. We present a comprehensive evaluation of popular LLMs, such as Llama 2 and GPT, on their ability to answer agriculture-related questions. In our evaluation, we also employ RAG (Retrieval-Augmented Generation) and ER (Ensemble Refinement) techniques, which combine information retrieval, generation capabilities, and prompting strategies to improve the LLMs' performance. To demonstrate the capabilities of LLMs, we selected agriculture exams and benchmark datasets from three of the largest agriculture producer countries: Brazil, India, and the USA. Our analysis highlights GPT-4's ability to achieve a passing score on exams to earn credits for renewing agronomist certifications, answering 93% of the questions correctly and outperforming earlier general-purpose models, which achieved 88% accuracy. On one of our experiments, GPT-4 obtained the highest performance when compared to human subjects. This performance suggests that GPT-4 could potentially pass on major graduate education admission tests or even earn credits for renewing agronomy certificates. We also explore the models' capacity to address general agriculture-related questions and generate crop management guidelines for Brazilian and Indian farmers, utilizing robust datasets from the Brazilian Agency of Agriculture (Embrapa) and graduate program exams from India. The results suggest that GPT-4, ER, and RAG can contribute meaningfully to agricultural education, assessment, and crop management practice, offering valuable insights to farmers and agricultural professionals.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療や金融など、さまざまな分野における自然言語理解において顕著な能力を示している。 一部のタスクでは、LLMは訓練された人間よりも類似または優れたパフォーマンスを達成するため、LLMのパフォーマンスを評価するために人間の試験(例えば、認定試験)を採用するのが妥当である。 本稿では,Llama 2 や GPT などの一般的な LLM の総合評価を行い,農業関連問題への回答能力について述べる。 評価では,情報検索と生成機能を組み合わせたRAG(Retrieval-Augmented Generation)とER(Ensemble Refinement)技術を採用し,LCMの性能向上のための戦略を推進している。 LLMの能力を実証するため,ブラジル,インド,米国の三大農業生産国から,農業試験とベンチマークデータセットを選択した。 分析では,gpt-4がagronomist認定の更新のクレジットを得るための試験のパススコアを達成する能力を強調し,質問の93%を正しく回答し,88%の精度を実現した従来の汎用モデルよりも優れていた。 実験の1つで, GPT-4はヒトと比較して高い性能を示した。 この成績は、GPT-4が大卒の入学試験に合格したり、アグロノミー認定証の更新のクレジットを得られる可能性を示唆している。 また、ブラジル農業庁(Embrapa)の堅牢なデータセットとインドからの大学院プログラム試験を利用して、一般的な農業関連問題に対処し、ブラジルおよびインドの農家のための作物管理ガイドラインを作成するためのモデルの能力についても検討する。 その結果, GPT-4, ER, RAGは農業教育, 評価, 作物管理の実践に有意義に寄与し, 農家や農業専門家に貴重な洞察を与えることができた。

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