論文の概要: Mitigating Interpretation Bias in Rock Records with Large Language Models: Insights from Paleoenvironmental Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09977v1
• Date: Fri, 17 May 2024 12:23:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 13:08:55.927824
• Title: Mitigating Interpretation Bias in Rock Records with Large Language Models: Insights from Paleoenvironmental Analysis
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる岩石の解釈バイアスの緩和:古環境分析からの考察
• Authors: Luoqi Wang, Haipeng Li, Linshu Hu, Jiarui Cai, Zhenhong Du,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLM) と検索拡張生成,リアルタイム検索機能を活用した革新的な手法を提案する。 我々は、同一データに対する複数の仮説の生成と評価を通じて、解釈バイアスを緩和する効果を実証する。 我々の研究は、古環境研究の精錬におけるLLMの変容ポテンシャルを照らし、地球科学の様々なサブ分野に応用性を広げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.305065320738301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reconstruction of Earth's history faces significant challenges due to the nonunique interpretations often derived from rock records. The problem has long been recognized but there are no systematic solutions in practice. This study introduces an innovative approach that leverages Large Language Models (LLMs) along with retrieval augmented generation and real-time search capabilities to counteract interpretation biases, thereby enhancing the accuracy and reliability of geological analyses. By applying this framework to sedimentology and paleogeography, we demonstrate its effectiveness in mitigating interpretations biases through the generation and evaluation of multiple hypotheses for the same data, which can effectively reduce human bias. Our research illuminates the transformative potential of LLMs in refining paleoenvironmental studies and extends their applicability across various sub-disciplines of Earth sciences, enabling a deeper and more accurate depiction of Earth's evolution.
• Abstract（参考訳）: 地球の歴史の再構築は、しばしば岩石の記録から派生した特異な解釈のために重大な課題に直面している。 この問題は長年認識されてきたが、実際には体系的な解決策はない。 本研究では,Large Language Models (LLMs) とリアルタイム検索機能を活用して解釈バイアスに対処し,地質学的解析の精度と信頼性を向上させる革新的な手法を提案する。 この枠組みを堆積学や古地理学に適用することにより、同一データに対する複数の仮説の生成と評価を通じて、解釈バイアスを緩和する効果を実証し、人間のバイアスを効果的に低減することができる。 我々の研究は、古環境研究の精錬におけるLLMの変容ポテンシャルを照らし、地球科学の様々なサブ分野に適用可能性を高め、地球進化のより深くより正確な描写を可能にした。

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