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。

関連論文リスト

• Temporal receptive field in dynamic graph learning: A comprehensive analysis [15.161255747900968]
  本稿では,動的グラフ学習における時間受容領域の包括的解析について述べる。 その結果,適切な時間的受容場を選択すれば,モデルの性能が大幅に向上することが示された。 一部のモデルでは、過度に大きなウィンドウがノイズを発生させ、精度を低下させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T07:46:53Z)
• OXYGENERATOR: Reconstructing Global Ocean Deoxygenation Over a Century with Deep Learning [50.365198230613956]
  既存の専門家が支配する数値シミュレーションは、地球温暖化や人的活動によって引き起こされる動的変動に追いつかなかった。 1920年から2023年までの世界の海洋脱酸素モデルを再構築するために,最初の深層学習モデルであるOxyGeneratorを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:32:40Z)
• Groundedness in Retrieval-augmented Long-form Generation: An Empirical Study [61.74571814707054]
  検索した文書やモデルの事前学習データに生成されたすべての文が接地されているかどうかを評価する。 3つのデータセットと4つのモデルファミリーにまたがって、生成した文のかなりの部分が一貫してアングラウンド化されていることが明らかとなった。 以上の結果から,より大きなモデルではアウトプットをより効果的に基礎づける傾向にあるものの,正解のかなりの部分が幻覚によって損なわれていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:50:10Z)
• Dive into the Chasm: Probing the Gap between In- and Cross-Topic Generalization [66.4659448305396]
  本研究は,3つの探索型実験を用いて種々のLMを解析し,In- vs. クロストピック一般化ギャップの背景にある理由を明らかにした。 はじめに、一般化ギャップと埋め込み空間の堅牢性は、LM間で大きく異なることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T12:59:27Z)
• Landslide Topology Uncovers Failure Movements [1.08890978642722]
  本稿では,スライドやフローなどの動作に基づいて,障害タイプを特定するアプローチを提案する。 地すべりの形態や形状に埋め込まれた物質移動力学の顕著な特徴をトポロジカルプロキシが明らかにしているのを観察する。 歴史的およびイベント固有の地すべりデータベースの障害タイプを80～94 %の精度で識別できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T17:53:55Z)
• Beyond Tides and Time: Machine Learning Triumph in Water Quality [0.0]
  この研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としている。 我々の研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T03:33:53Z)
• End-To-End Latent Variational Diffusion Models for Inverse Problems in High Energy Physics [61.44793171735013]
  本稿では,最先端生成技術アプローチの潜時学習とエンドツーエンドの変分フレームワークを組み合わせた,新しい統合アーキテクチャ,潜時変分モデルを提案する。 我々の統一的アプローチは、非最新技術ベースラインの20倍以上の真理への分布自由距離を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T17:43:10Z)
• Spatiotemporal modeling of European paleoclimate using doubly sparse Gaussian processes [61.31361524229248]
  計算負担を軽減するため,近年の大規模分散時間GPを構築した。 我々は,古気候の確率モデルを構築するために,この2倍のスパースGPをうまく利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T14:15:04Z)
• A Deep Learning Approach to Analyzing Continuous-Time Systems [20.89961728689037]
  深層学習が複雑なプロセスの解析に有効であることを示す。 提案手法は,多くの自然系に対して不可解な標準的な仮定を緩和する。 行動・神経画像データに顕著な改善が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T03:02:31Z)
• Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective Study [117.08431221482638]
  解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。 人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。 本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T02:22:28Z)
• Favelas 4D: Scalable methods for morphology analysis of informal settlements using terrestrial laser scanning data [3.8668364112976876]
  世界中の10億人が非公式の集落に住んでいる。 この形式の都市化を特徴づける複雑で多層的な空間は、マッピングと形態素解析に挑戦する。 本研究では,ブラジルのリオデジャネイロ最大のファヴェラであるロシニャで収集された地表LiDARデータに基づいて,非公式な集落の形態的特性を研究する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-23T15:32:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。