論文の概要: LITE: Modeling Environmental Ecosystems with Multimodal Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01165v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 15:14:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 22:05:48.903326
- Title: LITE: Modeling Environmental Ecosystems with Multimodal Large Language Models
- Title（参考訳）: LITE:マルチモーダル大言語モデルによる環境生態系のモデル化
- Authors: Haoran Li, Junqi Liu, Zexian Wang, Shiyuan Luo, Xiaowei Jia, Huaxiu Yao,
- Abstract要約: LITEは環境生態系モデリングのための大きな言語モデルである。
異なる環境変数を自然言語記述や線グラフ画像に変換することで統一する。
このステップでは、不完全な機能は、sparse Mixture-of-Expertsフレームワークによって説明される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.047123247476016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The modeling of environmental ecosystems plays a pivotal role in the sustainable management of our planet. Accurate prediction of key environmental variables over space and time can aid in informed policy and decision-making, thus improving people's livelihood. Recently, deep learning-based methods have shown promise in modeling the spatial-temporal relationships for predicting environmental variables. However, these approaches often fall short in handling incomplete features and distribution shifts, which are commonly observed in environmental data due to the substantial cost of data collection and malfunctions in measuring instruments. To address these issues, we propose LITE -- a multimodal large language model for environmental ecosystems modeling. Specifically, LITE unifies different environmental variables by transforming them into natural language descriptions and line graph images. Then, LITE utilizes unified encoders to capture spatial-temporal dynamics and correlations in different modalities. During this step, the incomplete features are imputed by a sparse Mixture-of-Experts framework, and the distribution shift is handled by incorporating multi-granularity information from past observations. Finally, guided by domain instructions, a language model is employed to fuse the multimodal representations for the prediction. Our experiments demonstrate that LITE significantly enhances performance in environmental spatial-temporal prediction across different domains compared to the best baseline, with a 41.25% reduction in prediction error. This justifies its effectiveness. Our data and code are available at https://github.com/hrlics/LITE.
- Abstract（参考訳）: 環境生態系のモデリングは,地球環境の持続可能な管理において重要な役割を担っている。
空間と時間における重要な環境変数の正確な予測は、インフォームドポリシーや意思決定に役立つため、人々の生活を改善することができる。
近年,深層学習に基づく手法は,環境変数の予測のための空間的・時間的関係をモデル化する上で有望であることが示されている。
しかし、これらの手法は不完全な特徴や分布の変化を扱うのに不足することが多く、これは測定器におけるデータ収集と誤動作のかなりのコストのために、環境データでよく見られる。
これらの課題に対処するため,環境生態系モデリングのための多モーダル大規模言語モデルLITEを提案する。
具体的には、LITEは環境変数を自然言語記述や線グラフ画像に変換することで、異なる環境変数を統一する。
そして、LITEは統一エンコーダを使用して、異なるモードの空間的時間的ダイナミクスと相関をキャプチャする。
この段階において、不完全な特徴はスパース・ミックス・オブ・エキスパート・フレームワークによって示唆され、分布シフトは過去の観測から多粒度情報を取り入れることで処理される。
最後に、ドメイン命令で導かれる言語モデルを用いて、予測のためのマルチモーダル表現を融合させる。
実験により, LITEは, 環境空間的予測の精度を, 最良基準に比べて有意に向上し, 予測誤差は41.25%減少した。
これはその効果を正当化する。
私たちのデータとコードはhttps://github.com/hrlics/LITE.comで公開されています。
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