論文の概要: Leveraging LLMs for Predictive Insights in Food Policy and Behavioral Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08563v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 12:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:24.605802
• Title: Leveraging LLMs for Predictive Insights in Food Policy and Behavioral Interventions
• Title（参考訳）: 食品政策と行動介入の予測指標としてのLCMの活用
• Authors: Micha Kaiser, Paul Lohmann, Peter Ochieng, Billy Shi, Cass R. Sunstein, Lucia A. Reisch,
• Abstract要約: 食料消費と生産は温室効果ガスの排出に大きく貢献する。 食品政策のイニシアチブは、生産と消費のパターンを再構築するための介入を探求してきた。 本稿では,微調整された大言語モデル(LLM)が結果の方向を正確に予測できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.979158763744267
• License:
• Abstract: Food consumption and production contribute significantly to global greenhouse gas emissions, making them crucial entry points for mitigating climate change and maintaining a liveable planet. Over the past two decades, food policy initiatives have explored interventions to reshape production and consumption patterns, focusing on reducing food waste and curbing ruminant meat consumption. While the evidence of "what works" improves, evaluating which policies are appropriate and effective in specific contexts remains difficult due to external validity challenges. This paper demonstrates that a fine-tuned large language model (LLM) can accurately predict the direction of outcomes in approximately 80\% of empirical studies measuring dietary-based impacts (e.g. food choices, sales, waste) resulting from behavioral interventions and policies. Approximately 75 prompts were required to achieve optimal results, with performance showing signs of catastrophic loss beyond this point. Our findings indicate that greater input detail enhances predictive accuracy, although the model still faces challenges with unseen studies, underscoring the importance of a representative training sample. As LLMs continue to improve and diversify, they hold promise for advancing data-driven, evidence-based policymaking.
• Abstract（参考訳）: 食料消費と生産は温室効果ガスの排出に大きく寄与し、気候変動を緩和し、生きた惑星を維持するための重要な入り口となっている。 過去20年間、食品政策のイニシアチブは、食品廃棄物の削減と反響肉の消費抑制に焦点をあてて、生産と消費のパターンを再構築するための介入を模索してきた。 「何が機能するのか」の証拠は改善するが、どの政策が特定の文脈で適切かつ効果的かを評価することは、外部の妥当性の問題から難しいままである。 本稿では,食事による影響(食品の選択,販売,廃棄物など)を,行動介入や政策によって測定した実験研究の約80%において,微調整された大規模言語モデル(LLM)が,結果の方向性を正確に予測できることを実証する。 最適な結果を得るためにはおよそ75のプロンプトが必要であり、この点を超える破滅的な損失の兆候を示す性能を示した。 以上の結果から,入力精度が向上すると予測精度が向上することが示唆された。 LLMは改善と多様化を続けており、データ駆動のエビデンスベースの政策策定を進めることを約束している。

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