論文の概要: SpecCLIP: Aligning and Translating Spectroscopic Measurements for Stars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01939v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 17:49:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.434567
• Title: SpecCLIP: Aligning and Translating Spectroscopic Measurements for Stars
• Title（参考訳）: SpecCLIP:星の分光測定の調整と変換
• Authors: Xiaosheng Zhao, Yang Huang, Guirong Xue, Xiao Kong, Jifeng Liu, Xiaoyu Tang, Timothy C. Beers, Yuan-Sen Ting, A-Li Luo,
• Abstract要約: 我々は、LLMにインスパイアされた方法論を恒星スペクトル分析に拡張する基盤モデルフレームワークであるSpecCLIPを提案する。 大規模データセットの基盤モデルをトレーニングすることで、さまざまな下流アプリケーションをサポートする堅牢で情報に富んだ埋め込みを学ぶことが私たちのゴールです。 これらのモデルを中規模ラベル付きデータセットに微調整することで、恒星パラメータ推定や化学特性決定といったタスクへの適応性が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4217538206528657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, large language models (LLMs) have transformed natural language understanding through vast datasets and large-scale parameterization. Inspired by this success, we present SpecCLIP, a foundation model framework that extends LLM-inspired methodologies to stellar spectral analysis. Stellar spectra, akin to structured language, encode rich physical and chemical information about stars. By training foundation models on large-scale spectral datasets, our goal is to learn robust and informative embeddings that support diverse downstream applications. As a proof of concept, SpecCLIP involves pre-training on two spectral types--LAMOST low-resolution and Gaia XP--followed by contrastive alignment using the CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) framework, adapted to associate spectra from different instruments. This alignment is complemented by auxiliary decoders that preserve spectrum-specific information and enable translation (prediction) between spectral types, with the former achieved by maximizing mutual information between embeddings and input spectra. The result is a cross-spectrum framework enabling intrinsic calibration and flexible applications across instruments. We demonstrate that fine-tuning these models on moderate-sized labeled datasets improves adaptability to tasks such as stellar-parameter estimation and chemical-abundance determination. SpecCLIP also enhances the accuracy and precision of parameter estimates benchmarked against external survey data. Additionally, its similarity search and cross-spectrum prediction capabilities offer potential for anomaly detection. Our results suggest that contrastively trained foundation models enriched with spectrum-aware decoders can advance precision stellar spectroscopy.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は膨大なデータセットと大規模パラメータ化を通じて自然言語理解を変革している。 この成功にインスパイアされたSpecCLIPは、LLMにインスパイアされた方法論を恒星スペクトル分析に拡張する基盤モデルフレームワークである。 ステラースペクトル(Sterllar spectra)は、構造化された言語に似た、恒星に関する豊富な物理的および化学的情報を符号化する。 大規模データセットの基盤モデルをトレーニングすることで、さまざまな下流アプリケーションをサポートする堅牢で情報に富んだ埋め込みを学ぶことが私たちのゴールです。 概念実証として、SpecCLIPは2種類のスペクトルタイプ(LAMOST低分解能とガイアXP)で事前トレーニングを行い、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-training)フレームワークを用いてコントラストアライメントによって追跡し、異なる機器からのスペクトルを関連付けるように適応する。 このアライメントは、スペクトル固有情報を保持し、スペクトルタイプ間の変換(予測)を可能にする補助デコーダによって補完され、前者は埋め込みと入力スペクトル間の相互情報を最大化する。 その結果、固有キャリブレーションと楽器間のフレキシブルな応用を可能にするクロススペクトルフレームワークが得られた。 これらのモデルを中規模ラベル付きデータセットに微調整することで、恒星パラメータ推定や化学特性決定といったタスクへの適応性が向上することを示した。 SpecCLIPはまた、外部調査データに対してベンチマークされたパラメータ推定の精度と精度を高める。 さらに、類似性検索とクロススペクトル予測機能は、異常検出の可能性を秘めている。 この結果から,スペクトル認識デコーダに富んだコントラストトレーニング基礎モデルにより,精度の高い恒星分光を推し進めることができることが示唆された。

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