論文の概要: WildfireGPT: Tailored Large Language Model for Wildfire Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07877v2
- Date: Wed, 28 Aug 2024 19:01:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 19:28:43.926841
- 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, Bowen Jiang, 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, Camillo J. Taylor,
- 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): 12.898802729846857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advancement of large language models (LLMs) represents a transformational capability at the frontier of artificial intelligence. 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 focused on wildfire resilience and adaptation, it is crucial to obtain responses that are not only precise but also domain-specific. 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 but not limited to researchers and engineers, for making positive impact and decision making.
- Abstract(参考訳): 近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩は、人工知能の最前線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分野において、文脈特有の情報の提供に苦慮することが多い。
野火の弾力性と適応に焦点を当てた意思決定者にとって、正確なだけでなく、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,山火事のリスクに関する実用的な洞察に変換するための,LLMエージェントのプロトタイプである。
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固有の洞察を提供する上で,効果的なツールになります。
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