論文の概要: CLLMate: A Multimodal LLM for Weather and Climate Events Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19058v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 18:00:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 04:40:55.503061
- Title: CLLMate: A Multimodal LLM for Weather and Climate Events Forecasting
- Title（参考訳）: CLLMate:気象・気候予報のためのマルチモーダルLCM
- Authors: Haobo Li, Zhaowei Wang, Jiachen Wang, Alexis Kai Hon Lau, Huamin Qu,
- Abstract要約: 気象データとテクストイベントデータを利用して、潜在的な気象や気候イベントを予測する新しいタスクを提案する。
まず,大言語モデル(LLM)を用いた過去の気象・気候イベントと過去の気象データを一致させる枠組みを提案する。
本研究では,LLMを用いた知識グラフを構築し,41k以上の環境関連ニュース記事のコーパスから気象・気候イベントに関する情報を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.262728813088955
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Forecasting weather and climate events is crucial for making appropriate measures to mitigate environmental hazards and minimize associated losses. Previous research on environmental forecasting focuses on predicting numerical meteorological variables related to closed-set events rather than forecasting open-set events directly, which limits the comprehensiveness of event forecasting. We propose Weather and Climate Event Forecasting (WCEF), a new task that leverages meteorological raster data and textual event data to predict potential weather and climate events. However, due to difficulties in aligning multimodal data and the lack of sufficient supervised datasets, this task is challenging to accomplish. Therefore, we first propose a framework to align historical meteorological data with past weather and climate events using the large language model (LLM). In this framework, we construct a knowledge graph by using LLM to extract information about weather and climate events from a corpus of over 41k highly environment-focused news articles. Subsequently, we mapped these events with meteorological raster data, creating a supervised dataset, which is the largest and most novel for LLM tuning on the WCEF task. Finally, we introduced our aligned models, CLLMate (LLM for climate), a multimodal LLM to forecast weather and climate events using meteorological raster data. In evaluating CLLMate, we conducted extensive experiments. The results indicate that CLLMate surpasses both the baselines and other multimodal LLMs, showcasing the potential of utilizing LLM to align weather and climate events with meteorological data and highlighting the promising future for research on the WCEF task.
- Abstract（参考訳）: 気象や気候の予報は、環境リスクを軽減し、関連する損失を最小限に抑えるための適切な措置をとるために重要である。
環境予測に関する従来の研究は、オープンセットイベントを直接予測するのではなく、クローズドセットイベントに関連する数値気象変数の予測に重点を置いており、イベント予測の包括性を制限している。
気象ラスターデータとテキストイベントデータを利用して、潜在的な気象や気候イベントを予測する新しいタスクであるWCEF(Weather and Climate Event Forecasting)を提案する。
しかし、マルチモーダルデータの整合が困難であり、十分な教師付きデータセットが不足しているため、この作業は困難である。
そこで我々はまず,大言語モデル (LLM) を用いた過去の気象・気候イベントと過去の気象データを一致させる枠組みを提案する。
本研究では,LLMを用いた知識グラフを構築し,41万件以上の高度に環境に配慮したニュース記事のコーパスから気象・気候イベントに関する情報を抽出する。
その後、気象ラスタデータを用いてこれらの事象をマッピングし、WCEFタスクにおけるLLMチューニングの最大かつ最も斬新な教師付きデータセットを作成しました。
最後に,気象ラスタデータを用いた気象・気象予報のための多モードLCMであるCLLMate(LLM for climate)を導入した。
CLLMateの評価では,広範囲な実験を行った。
その結果,CLLMate はベースラインおよび他のマルチモーダル LLM を超越し,気象や気候の事象を気象データと整合させる LLM を活用する可能性を示し,WCEF 課題研究の将来を浮き彫りにしている。
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