Fugu-MT 論文翻訳(概要): Jal Anveshak: Prediction of fishing zones using fine-tuned LlaMa 2

論文の概要: Jal Anveshak: Prediction of fishing zones using fine-tuned LlaMa 2

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10050v1
Date: Fri, 15 Nov 2024 09:05:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-18 15:39:07.835410
Title: Jal Anveshak: Prediction of fishing zones using fine-tuned LlaMa 2
Title（参考訳）: Jal Anveshak: 微調整LlaMa 2による漁場予測
Authors: Arnav Mejari, Maitreya Vaghulade, Paarshva Chitaliya, Arya Telang, Lynette D'mello,
Abstract要約: Jal AnveshakはDartとFlutterで書かれたアプリケーションフレームワークである。 Llama 2ベースのLarge Language Modelは、漁獲量と可用性に関連する政府の事前処理および強化されたデータに基づいて微調整されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.049932093784950796
License:
Abstract: In recent years, the global and Indian government efforts in monitoring and collecting data related to the fisheries industry have witnessed significant advancements. Despite this wealth of data, there exists an untapped potential for leveraging artificial intelligence based technological systems to benefit Indian fishermen in coastal areas. To fill this void in the Indian technology ecosystem, the authors introduce Jal Anveshak. This is an application framework written in Dart and Flutter that uses a Llama 2 based Large Language Model fine-tuned on pre-processed and augmented government data related to fishing yield and availability. Its main purpose is to help Indian fishermen safely get the maximum yield of fish from coastal areas and to resolve their fishing related queries in multilingual and multimodal ways.
Abstract（参考訳）: 近年では、水産産業に関するデータを監視・収集する国際・インド政府の取り組みが大きな進展を見せている。この豊富なデータにもかかわらず、人工知能ベースの技術システムを活用して、沿岸地域のインド人漁師に利益をもたらす、未解決の可能性がある。この空白をインドの技術エコシステムで埋めるために、著者らはJal Anveshakを紹介した。これはDartとFlutterで記述されたアプリケーションフレームワークで、Llama 2ベースのLarge Language Modelを使用して、漁獲量と可用性に関連する政府の事前処理および強化されたデータに基づいて微調整される。その主な目的は、インド人漁師が沿岸部から魚の最大収量を得るのを助け、多言語および多モーダルな方法で漁業関連のクエリを解決することである。

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