論文の概要: Exploring Large Language Models for Climate Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13724v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 21:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:14.710034
• Title: Exploring Large Language Models for Climate Forecasting
• Title（参考訳）: 気候予報のための大規模言語モデルの探索
• Authors: Yang Wang, Hassan A. Karimi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な気候データと一般大衆の間のギャップを埋めるための有望なアプローチを示す。 本研究は, 短期(15日) および長期(12カ月) の降雨予測におけるGPT-4の有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.25781442142288
• License:
• Abstract: With the increasing impacts of climate change, there is a growing demand for accessible tools that can provide reliable future climate information to support planning, finance, and other decision-making applications. Large language models (LLMs), such as GPT-4, present a promising approach to bridging the gap between complex climate data and the general public, offering a way for non-specialist users to obtain essential climate insights through natural language interaction. However, an essential challenge remains under-explored: evaluating the ability of LLMs to provide accurate and reliable future climate predictions, which is crucial for applications that rely on anticipating climate trends. In this study, we investigate the capability of GPT-4 in predicting rainfall at short-term (15-day) and long-term (12-month) scales. We designed a series of experiments to assess GPT's performance under different conditions, including scenarios with and without expert data inputs. Our results indicate that GPT, when operating independently, tends to generate conservative forecasts, often reverting to historical averages in the absence of clear trend signals. This study highlights both the potential and challenges of applying LLMs for future climate predictions, providing insights into their integration with climate-related applications and suggesting directions for enhancing their predictive capabilities in the field.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響が増大するにつれて、計画、財政、その他の意思決定アプリケーションを支援するための信頼性の高い将来の気候情報を提供できるツールへの需要が高まっている。 GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、複雑な気候データと一般大衆の間のギャップを埋めるための有望なアプローチを示し、非特殊主義のユーザーが自然言語の相互作用を通じて重要な気候の洞察を得る手段を提供する。 しかし、LLMが正確で信頼性の高い将来の気候予測を提供する能力を評価することは、気候トレンドを予想するアプリケーションにとって重要な課題である。 本研究では, 短期(15日) および長期(12カ月) の降雨予測における GPT-4 の有効性について検討した。 我々はGPTの性能を異なる条件下で評価するための一連の実験を設計した。 以上の結果から,GPTは独立して運用する場合には保守的な予測を発生させる傾向にあり,明確なトレンド信号が存在しない場合には,しばしば過去の平均値に回帰する傾向が示唆された。 本研究は、将来の気候予測にLLMを適用する可能性と課題の両方を強調し、気候関連アプリケーションとの統合に関する洞察を提供し、その分野における予測能力を高めるための方向性を提案する。

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