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。
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