論文の概要: Climate Finance Bench

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22752v1
• Date: Wed, 28 May 2025 18:12:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.466058
• Title: Climate Finance Bench
• Title（参考訳）: 気候金融ベンチ
• Authors: Rafik Mankour, Yassine Chafai, Hamada Saleh, Ghassen Ben Hassine, Thibaud Barreau, Peter Tankov,
• Abstract要約: 気候ファイナンス・ベンチは、大規模言語モデルを用いた企業気候の開示に関する質問に答えるためのオープンベンチマークを導入した。 我々は、11のGICSセクターにまたがる企業から引き出された英語の持続可能性に関する最近の33のレポートをキュレートする。 回答を実際に含んでいるパスを検索する能力が主なパフォーマンスボトルネックであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate Finance Bench introduces an open benchmark that targets question-answering over corporate climate disclosures using Large Language Models. We curate 33 recent sustainability reports in English drawn from companies across all 11 GICS sectors and annotate 330 expert-validated question-answer pairs that span pure extraction, numerical reasoning, and logical reasoning. Building on this dataset, we propose a comparison of RAG (retrieval-augmented generation) approaches. We show that the retriever's ability to locate passages that actually contain the answer is the chief performance bottleneck. We further argue for transparent carbon reporting in AI-for-climate applications, highlighting advantages of techniques such as Weight Quantization.
• Abstract（参考訳）: 気候ファイナンス・ベンチは、大規模言語モデルを用いた企業気候の開示に関する質問に答えるためのオープンベンチマークを導入した。 我々は、11のGICSセクターにまたがる企業から引き出された英語の持続可能性に関する33のレポートを、純粋抽出、数値推論、論理的推論にまたがる330のエキスパート検証された質問応答ペアにまとめる。 このデータセットに基づいて、RAG(retrieval-augmented generation)アプローチの比較を提案する。 回答を実際に含んでいるパスを検索する能力が主なパフォーマンスボトルネックであることを示す。 さらに我々は、AI-to-climateアプリケーションにおける透過的なカーボンレポートについて論じ、ウェイト量子化のような手法の利点を強調している。

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