論文の概要: Climate Change from Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11985v3
- Date: Mon, 1 Jul 2024 10:40:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-02 15:28:10.158867
- Title: Climate Change from Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルからの気候変動
- Authors: Hongyin Zhu, Prayag Tiwari,
- Abstract要約: 気候変動は重大な問題を引き起こし、広範囲の理解と低炭素のライフスタイルの認識を必要としている。
大規模言語モデル(LLM)はこの危機に対処するための強力なツールを提供する。
本稿では,気候危機知識を評価するための自動評価フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.190384101545232
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate change poses grave challenges, demanding widespread understanding and low-carbon lifestyle awareness. Large language models (LLMs) offer a powerful tool to address this crisis, yet comprehensive evaluations of their climate-crisis knowledge are lacking. This paper proposes an automated evaluation framework to assess climate-crisis knowledge within LLMs. We adopt a hybrid approach for data acquisition, combining data synthesis and manual collection, to compile a diverse set of questions encompassing various aspects of climate change. Utilizing prompt engineering based on the compiled questions, we evaluate the model's knowledge by analyzing its generated answers. Furthermore, we introduce a comprehensive set of metrics to assess climate-crisis knowledge, encompassing indicators from 10 distinct perspectives. These metrics provide a multifaceted evaluation, enabling a nuanced understanding of the LLMs' climate crisis comprehension. The experimental results demonstrate the efficacy of our proposed method. In our evaluation utilizing diverse high-performing LLMs, we discovered that while LLMs possess considerable climate-related knowledge, there are shortcomings in terms of timeliness, indicating a need for continuous updating and refinement of their climate-related content.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は重大な問題を引き起こし、広範囲の理解と低炭素のライフスタイルの認識を必要としている。
大規模言語モデル(LLM)は、この危機に対処するための強力なツールを提供するが、気候危機に関する知識の包括的な評価は欠如している。
本稿では,LLM内の気候危機知識を自動評価する枠組みを提案する。
我々は、データ合成と手動収集を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用し、気候変動のさまざまな側面を含む多様な質問をまとめる。
コンパイルされた質問に基づいて素早いエンジニアリングを生かし、生成した回答を分析してモデルの知識を評価する。
さらに,10の異なる視点からの指標を包含し,気候危機に関する知識を評価するための総合的な指標も導入する。
これらの指標は多面的な評価を提供し、LLMの気候危機の理解に関する微妙な理解を可能にする。
実験の結果,提案手法の有効性が示された。
各種高性能LCMを用いて評価した結果,LCMには気候に関する知識がかなりあるものの,タイムラインの面では欠点があり,環境関連コンテンツの継続的な更新と改善の必要性が示唆された。
関連論文リスト
- Unlearning Climate Misinformation in Large Language Models [17.95497650321137]
気候変動に関する誤報は、人類にとって最も深刻な脅威の1つに対処する上で、重要な障害となっている。
本稿では,気候情報に関する大規模言語モデル(LLM)の事実的精度について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:11:53Z) - Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in
Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。
このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z) - A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models [82.65729336401027]
大規模言語モデル(LLM)は、人間のコミュニケーションを忠実に反映したテキストの理解と生成の素晴らしい能力を示している。
本稿では,知識編集の問題を定義し,最先端アプローチの包括的レビューを行う。
我々は,代表的知識編集アプローチの総合的評価のための新しいベンチマークであるKnowEditを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-02T16:54:58Z) - Arabic Mini-ClimateGPT : A Climate Change and Sustainability Tailored
Arabic LLM [77.17254959695218]
ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は、優れた会話能力を示し、幅広いNLPタスクに優れています。
我々は,オープンソースのLLM上に構築され,アラビア語データセットClima500-Instructの対話型命令チューニングに特化して微調整された軽量のアラビア語ミニクリメートGPTを提案する。
本モデルは,ChatGPTによる評価において,88.3%の症例において,ベースラインLLMを上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T22:04:07Z) - ClimateX: Do LLMs Accurately Assess Human Expert Confidence in Climate
Statements? [0.0]
気候ステートメントにおけるエキスパート信頼度(Expert Confidence in Climate Statements, ClimateX)データセットは,8094気候ステートメントからなる,新規でキュレートされた専門家ラベル付きデータセットである。
このデータセットを用いて,近年のLarge Language Models (LLMs) は,気候関連文における人間の専門家の信頼度を分類できることを示す。
全体として、モデルは、低信頼と中自信のステートメントに一貫性があり、重要な自信を示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T10:26:57Z) - Assessing Large Language Models on Climate Information [5.034118180129635]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を評価するための,科学コミュニケーション研究を基盤とした総合的な評価フレームワークを提案する。
本フレームワークは,8次元と30の課題にまたがるLLM世代を詳細に解析し,提示応答と妥当性の両方を強調した。
スケーラブルな監視のための新しいプロトコルを導入し、AIアシストと関連する教育のレーダに依存します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T16:09:48Z) - AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings [77.07135605362795]
国際機関が国際気候協定の遵守を保証できない。
RICE-NはAIエージェントを使用した地域意思決定のモデリングをサポートする。
IAMは、これらの決定の気候・経済的な影響を未来にモデル化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T20:05:42Z) - Towards Answering Climate Questionnaires from Unstructured Climate
Reports [26.036105166376284]
活動家や政策立案者は、巨大で急速に成長する非構造的気候レポートを構造化形式に処理するためにNLPツールを必要としている。
2つの大規模気候調査データセットを導入し、既存の構造を用いて自己教師型モデルを訓練する。
次に、これらのモデルを用いて、人間のパイロット実験において、構造化されていない気候文書からのテキストと半構造化されたアンケートとの整合を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-11T00:22:56Z) - CLIMATE-FEVER: A Dataset for Verification of Real-World Climate Claims [4.574830585715129]
気候変動関連クレームを検証するための新しいデータセットであるCLIMATE-FEVERを紹介する。
人工的に設計されたクレームの最大のデータセットであるFEVER [1]の方法論を,インターネットから収集した実生活クレームに適用する。
我々は、textscfeverフレームワーク内での現実世界の気候関連クレームをモデル化する、驚くべき、微妙な複雑さについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-01T16:32:54Z) - Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。
本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z) - Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.467612647225]
2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。
我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T15:31:38Z)
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。