論文の概要: Enhancing Agricultural Machinery Management through Advanced LLM Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20588v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 06:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 18:09:21.286828
• Title: Enhancing Agricultural Machinery Management through Advanced LLM Integration
• Title（参考訳）: 高度LLM統合による農業機械経営の強化
• Authors: Emily Johnson, Noah Wilson,
• Abstract要約: 人工知能の農業実践への統合は、農業における効率性と持続可能性に革命をもたらす可能性がある。 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4を活用して,農業機械経営における意思決定プロセスを強化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence into agricultural practices, specifically through Consultation on Intelligent Agricultural Machinery Management (CIAMM), has the potential to revolutionize efficiency and sustainability in farming. This paper introduces a novel approach that leverages large language models (LLMs), particularly GPT-4, combined with multi-round prompt engineering to enhance decision-making processes in agricultural machinery management. We systematically developed and refined prompts to guide the LLMs in generating precise and contextually relevant outputs. Our approach was evaluated using a manually curated dataset from various online sources, and performance was assessed with accuracy and GPT-4 Scores. Comparative experiments were conducted using LLama-2-70B, ChatGPT, and GPT-4 models, alongside baseline and state-of-the-art methods such as Chain of Thought (CoT) and Thought of Thought (ThoT). The results demonstrate that our method significantly outperforms these approaches, achieving higher accuracy and relevance in generated responses. This paper highlights the potential of advanced prompt engineering techniques in improving the robustness and applicability of AI in agricultural contexts.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の農業実践への統合は、特にIntelligent Agricultural Machinery Management (CIAMM)のコンサルテーションを通じて、農業における効率性と持続可能性に革命をもたらす可能性がある。 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4を多ラウンドプロンプトエンジニアリングと組み合わせて,農業機械管理における意思決定プロセスを強化する,新たなアプローチを提案する。 我々は,LLMを正確に,文脈的に関係のある出力を生成するためのプロンプトを体系的に開発し,改良した。 提案手法は,各種オンラインソースから手作業で収集したデータセットを用いて評価し,精度とGPT-4スコアを用いて評価した。 LLama-2-70B, ChatGPT, および GPT-4 モデルと, CoT (Chain of Thought) やThoT (Thought of Thought) といった最先端の手法を併用して比較実験を行った。 その結果,提案手法はこれらの手法よりも優れており,高い精度と応答の関連性が得られることがわかった。 本稿では、農業環境におけるAIの堅牢性と適用性を改善するために、先進的なエンジニアリング技術の可能性を強調する。

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