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。
関連論文リスト
- An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models [36.090082785047855]
人間に似た大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。
本稿では,GPT-4の情報抽出能力に対する一連の単純なプロンプトベース手法の効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-31T07:10:16Z) - AI based Multiagent Approach for Requirements Elicitation and Analysis [3.9422957660677476]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた要求分析タスクの自動化の有効性を実証的に検討する。
我々は,GPT-3.5,GPT-4 Omni,LLaMA3-70,Mixtral-8Bの4つのモデルをデプロイし,実世界の4つのプロジェクトにおける要件を分析する実験を行った。
予備的な結果は,各モデルにおけるタスク完了の顕著な変化を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-18T07:23:12Z) - SciRIFF: A Resource to Enhance Language Model Instruction-Following over Scientific Literature [80.49349719239584]
SciRIFF(Scientific Resource for Instruction-Following and Finetuning, SciRIFF)は、54のタスクに対して137Kの命令追従デモのデータセットである。
SciRIFFは、幅広い科学分野の研究文献から情報を抽出し、合成することに焦点を当てた最初のデータセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T21:22:08Z) - MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。
MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。
我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T15:19:09Z) - The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) [121.42924593374127]
我々は,最新のモデルであるGPT-4Vを分析し,LMMの理解を深める。
GPT-4Vは、任意にインターリーブされたマルチモーダル入力を処理するという前例のない能力により、強力なマルチモーダルジェネラリストシステムとなっている。
GPT-4Vの、入力画像に描かれた視覚マーカーを理解するユニークな能力は、新しい人間とコンピュータの相互作用方法をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T17:34:51Z) - Is GPT4 a Good Trader? [12.057320450155835]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な計画や推論タスクにおいて重要な機能を示している。
本研究は,GPT-4の古典的貿易理論理解の忠実さと,そのコードインタプリタ能力を実世界の貿易データ分析に適用する能力について検討することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T00:47:52Z) - Can GPT-4 Support Analysis of Textual Data in Tasks Requiring Highly
Specialized Domain Expertise? [0.8924669503280334]
GPT-4は、アノテーションガイドラインによって誘導され、十分に訓練された法学生のアノテーションと同等に実行される。
ガイドラインでは,GPT-4の予測を解析し,欠陥を識別・緩和する方法を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-24T08:48:24Z) - A GPT-4 Reticular Chemist for Guiding MOF Discovery [0.704345141118018]
本稿では,AIモデル GPT-4 をレチキュラー化学実験の反復過程に統合する新しいフレームワークを提案する。
このGPT-4レチキュラーケミストは3つの相からなる統合システムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T05:26:44Z) - Is GPT-4 a Good Data Analyst? [67.35956981748699]
我々は、GPT-4を、広範囲のドメインのデータベースでエンドツーエンドのデータ分析を行うためのデータ分析であると考えている。
我々は,複数の専門家データアナリストとGPT-4のパフォーマンスを体系的に比較するために,タスク固有の評価指標を設計する。
実験の結果, GPT-4はヒトに匹敵する性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T11:26:59Z) - LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities [66.36633042421387]
知識グラフ(KG)の構築と推論のための大規模言語モデル(LLM)の評価。
我々は,LLMと外部ソースを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し,KGの構築と推論を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T15:56:44Z) - GPT-4 Technical Report [116.90398195245983]
GPT-4は大規模なマルチモーダルモデルであり、画像やテキストの入力を受け取り、テキスト出力を生成することができる。
試験受験者の上位10%のスコアで模擬試験に合格するなど、さまざまな専門的、学術的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T17:15:04Z)
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。