論文の概要: Assessing the Effectiveness of GPT-4o in Climate Change Evidence Synthesis and Systematic Assessments: Preliminary Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12826v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 13:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:37:51.486669
• Title: Assessing the Effectiveness of GPT-4o in Climate Change Evidence Synthesis and Systematic Assessments: Preliminary Insights
• Title（参考訳）: 気候変動証拠合成とシステム評価におけるGPT-4oの有効性の評価:予備的考察
• Authors: Elphin Tom Joe, Sai Dileep Koneru, Christine J Kirchhoff,
• Abstract要約: GPT-4oは最先端の大規模言語モデル(LLM)である 我々は,GPT-4oによる気候変動適応に関する科学的文献からの抽出の有効性を評価した。 その結果,GPT-4oは低熟練タスクでは高い精度が得られるが,利害関係者の識別や適応応答の深さ評価などの中高熟練タスクでは信頼性が低いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research short, we examine the potential of using GPT-4o, a state-of-the-art large language model (LLM) to undertake evidence synthesis and systematic assessment tasks. Traditional workflows for such tasks involve large groups of domain experts who manually review and synthesize vast amounts of literature. The exponential growth of scientific literature and recent advances in LLMs provide an opportunity to complementing these traditional workflows with new age tools. We assess the efficacy of GPT-4o to do these tasks on a sample from the dataset created by the Global Adaptation Mapping Initiative (GAMI) where we check the accuracy of climate change adaptation related feature extraction from the scientific literature across three levels of expertise. Our results indicate that while GPT-4o can achieve high accuracy in low-expertise tasks like geographic location identification, their performance in intermediate and high-expertise tasks, such as stakeholder identification and assessment of depth of the adaptation response, is less reliable. The findings motivate the need for designing assessment workflows that utilize the strengths of models like GPT-4o while also providing refinements to improve their performance on these tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現在最先端の大規模言語モデル (LLM) である GPT-4o を用いて,エビデンス合成と系統的評価作業を行う可能性について検討する。 このようなタスクの伝統的なワークフローには、大量の文献を手作業でレビューし、合成するドメインエキスパートの大規模なグループが含まれる。 科学文献の指数的成長と最近のLSMの進歩は、これらの伝統的なワークフローを新しい年齢ツールで補完する機会を提供する。 我々は,GAMI(Global Adaptation Mapping Initiative)が作成したデータセットを用いて,GPT-4oの有効性を評価し,気候変動適応関連特徴抽出の精度を3段階の専門知識で検証した。 この結果から,GPT-4oは地理的位置同定などの低熟練タスクでは高い精度を達成できるが,利害関係者の識別や適応応答の深さ評価といった中高熟練タスクでは信頼性が低いことが示唆された。 この発見は、GPT-4oのようなモデルの強みを活用するアセスメントワークフローを設計すると同時に、これらのタスクのパフォーマンスを改善するための改善を提供する必要性を動機付けている。

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