論文の概要: The Accuracy, Robustness, and Readability of LLM-Generated Sustainability-Related Word Definitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00916v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 21:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:27.519704
• Title: The Accuracy, Robustness, and Readability of LLM-Generated Sustainability-Related Word Definitions
• Title（参考訳）: LLMによる持続可能性関連単語定義の精度・ロバスト性・可読性
• Authors: Alice Heiman,
• Abstract要約: 標準化された定義を持つ共通言語は、効果的な気候に関する議論に不可欠である。 我々は, GPT-4o-mini, Llama3.1 8B, Mistral 7Bが生成した300の公式IPCC用語集を比較検討し, SBERT文の埋め込みによる付着性, 堅牢性, 可読性の解析を行った。 LLMは0.57-0.59 pm 0.15$の平均順守率を記録し、その定義はオリジナルのものよりも読みにくくなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6798775532273751
• License:
• Abstract: A common language with standardized definitions is crucial for effective climate discussions. However, concerns exist about LLMs misrepresenting climate terms. We compared 300 official IPCC glossary definitions with those generated by GPT-4o-mini, Llama3.1 8B, and Mistral 7B, analyzing adherence, robustness, and readability using SBERT sentence embeddings. The LLMs scored an average adherence of $0.57-0.59 \pm 0.15$, and their definitions proved harder to read than the originals. Model-generated definitions vary mainly among words with multiple or ambiguous definitions, showing the potential to highlight terms that need standardization. The results show how LLMs could support environmental discourse while emphasizing the need to align model outputs with established terminology for clarity and consistency.
• Abstract（参考訳）: 標準化された定義を持つ共通言語は、効果的な気候に関する議論に不可欠である。 しかし、気候条件を誤って表すLLMについて懸念がある。 我々は, GPT-4o-mini, Llama3.1 8B, Mistral 7Bが生成した300の公式IPCC用語集を比較検討し, SBERT文の埋め込みによる付着性, 堅牢性, 可読性の解析を行った。 LLMは0.57-0.59 \pm 0.15$の平均順守率を記録し、その定義はオリジナルよりも読みにくくなった。 モデル生成の定義は、主に複数のまたは曖昧な定義を持つ単語によって異なり、標準化を必要とする用語を強調する可能性を示している。 その結果, LLMは, モデル出力を, 明瞭度と一貫性の確立した用語と整合する必要性を強調しつつ, 環境談話を支援することができることを示した。

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