論文の概要: Leveraging Synthetic Data for Question Answering with Multilingual LLMs in the Agricultural Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16974v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 19:25:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.750163
• Title: Leveraging Synthetic Data for Question Answering with Multilingual LLMs in the Agricultural Domain
• Title（参考訳）: 農業領域における多言語LLMを用いた質問応答のための合成データの利用
• Authors: Rishemjit Kaur, Arshdeep Singh Bhankhar, Surangika Ranathunga, Jashanpreet Singh Salh, Sudhir Rajput, Vidhi, Kashish Mahendra, Bhavika Berwal, Ritesh Kumar,
• Abstract要約: 農業における大規模言語モデル(LLM)は一般的に、局所的および多言語的文脈における精度を欠いた一般的なアドバイザリを提供する。 本研究では,多言語合成農業データセット(ヒンディー語,パンジャービ語,ヒンディー語,パンジャービ語)を農業用文書および微調整言語用LPMから生成する。 キュレートされた多言語データセットに対する評価は,事実的正確性,妥当性,農業的コンセンサスにおいて有意な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0144032120138065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Enabling farmers to access accurate agriculture-related information in their native languages in a timely manner is crucial for the success of the agriculture field. Although large language models (LLMs) can be used to implement Question Answering (QA) systems, simply using publicly available general-purpose LLMs in agriculture typically offer generic advisories, lacking precision in local and multilingual contexts due to insufficient domain-specific training and scarcity of high-quality, region-specific datasets. Our study addresses these limitations by generating multilingual synthetic agricultural datasets (English, Hindi, Punjabi) from agriculture-specific documents and fine-tuning language-specific LLMs. Our evaluation on curated multilingual datasets demonstrates significant improvements in factual accuracy, relevance, and agricultural consensus for the fine-tuned models compared to their baseline counterparts. These results highlight the efficacy of synthetic data-driven, language-specific fine-tuning as an effective strategy to improve the performance of LLMs in agriculture, especially in multilingual and low-resource settings. By enabling more accurate and localized agricultural advisory services, this study provides a meaningful step toward bridging the knowledge gap in AI-driven agricultural solutions for diverse linguistic communities.
• Abstract（参考訳）: 農業分野の成功のためには、農家が自国の言語で正確な農業関連情報にタイムリーにアクセスできるよう促すことが不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は質問回答システム(QA)を実装するのに使えるが、農業で一般に利用可能な汎用LSMは一般的に一般的な助言を提供するが、ドメイン固有の訓練が不十分で、高品質で地域固有のデータセットが不足しているため、局所的および多言語的な文脈での精度が欠如している。 本研究は,農業固有の文書から多言語合成農業データセット(英語,ヒンディー語,パンジャビ語)を生成することにより,これらの制約に対処する。 得られた多言語データセットに対する評価は, 精度, 関連性, 農業コンセンサスが, ベースラインモデルと比較して有意に向上したことを示す。 これらの結果から, 農業, 特に多言語・低リソース環境において, LLMの性能向上のための効果的な戦略として, 合成データ駆動, 言語特異的微調整の有効性が示された。 本研究は,より正確かつ局所的な農業アドバイザリーサービスを実現することにより,多様な言語コミュニティを対象としたAI駆動型農業ソリューションの知識ギャップを埋める上で有意義なステップを提供する。

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