論文の概要: WildfireGPT: Tailored Large Language Model for Wildfire Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07877v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 18:41:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 12:52:03.867841
- Title: WildfireGPT: Tailored Large Language Model for Wildfire Analysis
- Title（参考訳）: WildfireGPT:Wildfire分析のための大規模言語モデル
- Authors: Yangxinyu Xie, Tanwi Mallick, Joshua David Bergerson, John K.
Hutchison, Duane R. Verner, Jordan Branham, M. Ross Alexander, Robert B.
Ross, Yan Feng, Leslie-Anne Levy, Weijie Su
- Abstract要約: WildfireGPTは、ユーザクエリを、山火事のリスクに関する実行可能な洞察に変換するために設計されたプロトタイプエージェントである。
我々は、WildfireGPTに気候予測や科学文献などの追加のコンテキストを提供することで、その情報が現在、関連性、科学的に正確であることを保証する。
これによってWildfireGPTは,さまざまなエンドユーザをサポートするために,山火事のリスクに関する詳細なユーザ特有の洞察を提供する上で,効果的なツールになります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.71637542445321
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The recent advancement of large language models (LLMs) represents a
transformational capability at the frontier of artificial intelligence (AI) and
machine learning (ML). However, LLMs are generalized models, trained on
extensive text corpus, and often struggle to provide context-specific
information, particularly in areas requiring specialized knowledge such as
wildfire details within the broader context of climate change. For
decision-makers and policymakers focused on wildfire resilience and adaptation,
it is crucial to obtain responses that are not only precise but also
domain-specific, rather than generic. To that end, we developed WildfireGPT, a
prototype LLM agent designed to transform user queries into actionable insights
on wildfire risks. We enrich WildfireGPT by providing additional context such
as climate projections and scientific literature to ensure its information is
current, relevant, and scientifically accurate. This enables WildfireGPT to be
an effective tool for delivering detailed, user-specific insights on wildfire
risks to support a diverse set of end users, including researchers, engineers,
urban planners, emergency managers, and infrastructure operators.
- Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩は、人工知能(AI)と機械学習(ML)のフロンティアにおける変換能力を示している。
しかし、LSMは一般化されたモデルであり、広範なテキストコーパスで訓練されており、特に気候変動のより広い文脈における山火事の詳細のような専門的な知識を必要とする地域では、文脈特有の情報の提供に苦慮している。
ワイルドファイアのレジリエンスと適応にフォーカスした意思決定者や政策立案者にとっては、正確さだけでなく、汎用性よりもドメイン固有の応答を得ることが不可欠である。
そこで我々はWildfireGPTを開発した。これは,ユーザクエリをワイルドファイアリスクに関する実用的な洞察に変換するための,プロトタイプLLMエージェントである。
我々は、WildfireGPTに気候予測や科学文献などの追加のコンテキストを提供することで、その情報が現在、関連性、科学的に正確であることを保証する。
これによってwildfiregptは、研究者、エンジニア、都市プランナー、緊急マネージャ、インフラオペレーターを含む多様なエンドユーザーをサポートするために、wildfireリスクに関する詳細なユーザー固有の洞察を提供する効果的なツールとなる。
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