WildfireGPT: Tailored Large Language Model for Wildfire Analysis

要約

大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の最前線における変革的な機能を表しています。
ただし、LLM は広範なテキスト コーパスでトレーニングされた一般化されたモデルであり、特に気候変動のより広範な文脈における山火事の詳細などの専門知識を必要とする分野では、文脈固有の情報を提供するのに苦労することがよくあります。
山火事の回復力と適応に焦点を当てている意思決定者や政策立案者にとって、正確なだけでなく、一般的なものではなく領域固有の回答を得ることが重要です。
そのために、ユーザーのクエリを山火事のリスクに関する実用的な洞察に変換するように設計されたプロトタイプ LLM エージェントである WildfireGPT を開発しました。
当社は、WildfireGPT の情報が最新かつ関連性があり、科学的に正確であることを保証するために、気候予測や科学文献などの追加のコンテキストを提供することで WildfireGPT を強化します。
これにより、WildfireGPT は、山火事のリスクに関するユーザー固有の詳細な洞察を提供し、研究者、エンジニア、都市計画者、緊急事態管理者、インフラ運用者などの多様なエンドユーザーをサポートするための効果的なツールとなることができます。

要約(オリジナル)

The recent advancement of large language models (LLMs) represents a transformational capability at the frontier of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). However, LLMs are generalized models, trained on extensive text corpus, and often struggle to provide context-specific information, particularly in areas requiring specialized knowledge such as wildfire details within the broader context of climate change. For decision-makers and policymakers focused on wildfire resilience and adaptation, it is crucial to obtain responses that are not only precise but also domain-specific, rather than generic. To that end, we developed WildfireGPT, a prototype LLM agent designed to transform user queries into actionable insights on wildfire risks. We enrich WildfireGPT by providing additional context such as climate projections and scientific literature to ensure its information is current, relevant, and scientifically accurate. This enables WildfireGPT to be an effective tool for delivering detailed, user-specific insights on wildfire risks to support a diverse set of end users, including researchers, engineers, urban planners, emergency managers, and infrastructure operators.

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