Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Synthetic Data for Question Answering with Multilingual LLMs in the Agricultural Domain

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16974v2
Date: Fri, 01 Aug 2025 09:04:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-04 14:06:53.567641
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, Jashanpreet Singh Salh, Sudhir Rajput, Vidhi, Kashish Mahendra, Bhavika Berwal, Ritesh Kumar, Surangika Ranathunga,
Abstract要約: 本研究は,インドの農業特化資料から多言語(ヒンディー語,パンジャービ語)の合成データセットを生成する。人為的データセットの評価は、事実性、関連性、農業コンセンサスにおいて著しく改善されている。
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. Publicly available general-purpose Large Language Models (LLMs) typically offer generic agriculture advisories, lacking precision in local and multilingual contexts. Our study addresses this limitation by generating multilingual (English, Hindi, Punjabi) synthetic datasets from agriculture-specific documents from India and fine-tuning LLMs for the task of question answering (QA). Evaluation on human-created datasets demonstrates significant improvements in factuality, relevance, and agricultural consensus for the fine-tuned LLMs compared to the baseline counterparts.
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。一般に利用可能な汎用大規模言語モデル(LLM)は、一般的に、局所的および多言語的文脈における精度の欠如により、一般的な農業アドバイザリーを提供する。本研究は,インドからの農業特化文書から多言語(英語,ヒンディー語,パンジャービ語)合成データセットを生成し,質問応答(QA)のための微調整LDMを作成した。人為的データセットの評価は, ベースラインデータセットと比較して, 微調整LDMの事実性, 関連性, 農業コンセンサスを著しく改善したことを示す。

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