Arabic Mini-ClimateGPT : A Climate Change and Sustainability Tailored Arabic LLM

📄 arXiv: 2312.09366v1 📥 PDF

作者: Sahal Shaji Mullappilly, Abdelrahman Shaker, Omkar Thawakar, Hisham Cholakkal, Rao Muhammad Anwer, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-14

备注: Accepted to EMNLP 2023 (Findings)

期刊: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, pages 14126-14136

DOI: 10.18653/v1/2023.findings-emnlp.941

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Arabic Mini-ClimateGPT，一个面向气候变化和可持续性的阿拉伯语LLM。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 阿拉伯语LLM 气候变化 可持续性 指令微调 向量嵌入

📋 核心要点

  1. 现有开源LLM在气候领域知识和阿拉伯语生成方面存在不足，无法有效支持气候变化相关的阿拉伯语对话。
  2. 构建于开源LLM之上，通过在包含50万条气候相关指令的阿拉伯语数据集Clima500-Instruct上微调，提升模型在气候领域的知识和阿拉伯语生成能力。
  3. 实验表明，Arabic Mini-ClimateGPT在ChatGPT评估中88.3%的情况下优于基线LLM，人工评估中81.6%的人更喜欢该模型。

📝 摘要（中文）

气候变化是当今社会面临的最严峻挑战之一。提高公众意识并教育政策制定者了解气候变化的广泛影响，是实现可持续未来的关键一步。近年来，ChatGPT和Bard等大型语言模型（LLMs）展现了卓越的对话能力，并在各种NLP任务中表现出色。虽然这些模型是闭源的，但最近诸如Stanford Alpaca和Vicuna等开源LLM也显示出可喜的成果。然而，这些开源模型并非专门针对气候相关领域的特定信息进行定制，并且难以生成有意义的阿拉伯语回复。为此，我们提出了一个轻量级的Arabic Mini-ClimateGPT，它基于开源LLM构建，并专门在名为Clima500-Instruct的对话式指令调整阿拉伯语数据集上进行了微调，该数据集包含超过50万条关于气候变化和可持续性的指令。此外，我们的模型在推理过程中还利用了基于向量嵌入的检索机制。我们通过对气候相关查询的定量和定性评估验证了我们提出的模型。在基于ChatGPT的评估中，我们的模型在88.3%的情况下优于基线LLM。此外，我们的人工专家评估显示，81.6%的人更喜欢我们的模型对多个流行的开源模型的回应。我们的开源演示、代码库和模型可在此处获得：https://github.com/mbzuai-oryx/ClimateGPT。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型，特别是开源模型，在处理气候变化和可持续性相关的阿拉伯语信息时存在局限性。它们缺乏针对气候领域的专业知识，并且在生成流畅且有意义的阿拉伯语回复方面表现不佳。这阻碍了阿拉伯语使用者获取气候变化信息和参与相关讨论。

核心思路：该论文的核心思路是利用开源LLM作为基础，通过在专门构建的阿拉伯语气候数据集上进行微调，使其具备气候领域的专业知识和强大的阿拉伯语生成能力。同时，引入向量嵌入检索机制，进一步提升模型在推理过程中的信息检索和响应质量。

技术框架：Arabic Mini-ClimateGPT的整体框架包括以下几个主要部分：1) 选择一个合适的开源LLM作为基础模型。2) 构建一个包含超过50万条气候变化和可持续性相关指令的阿拉伯语数据集Clima500-Instruct。3) 使用Clima500-Instruct数据集对基础模型进行微调，使其具备气候领域的专业知识和阿拉伯语生成能力。4) 在推理过程中，利用向量嵌入检索机制，从外部知识库中检索相关信息，以提升响应的质量和准确性。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了大规模的阿拉伯语气候数据集Clima500-Instruct，为训练气候领域的阿拉伯语LLM提供了数据基础。2) 提出了Arabic Mini-ClimateGPT，一个专门针对气候变化和可持续性的阿拉伯语LLM，填补了该领域的空白。3) 结合了微调和向量嵌入检索机制，有效提升了模型在气候领域的知识和阿拉伯语生成能力。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但可以推测，微调过程可能采用了常见的监督学习方法，例如交叉熵损失函数，并对基础模型的参数进行优化。向量嵌入检索机制可能使用了预训练的词向量或句子向量模型，例如Word2Vec或Sentence-BERT，用于将查询和知识库中的信息编码为向量，并进行相似度匹配。

📊 实验亮点

实验结果表明，Arabic Mini-ClimateGPT在气候相关查询中表现出色。在基于ChatGPT的评估中，该模型在88.3%的情况下优于基线LLM。此外，人工专家评估显示，81.6%的人更喜欢Arabic Mini-ClimateGPT的回复，证明了其在阿拉伯语气候信息生成方面的优势。

🎯 应用场景

Arabic Mini-ClimateGPT可应用于多个领域，例如：气候变化知识普及、阿拉伯语气候信息检索、辅助政策制定者进行决策、支持阿拉伯语社区参与气候行动等。该模型能够为阿拉伯语使用者提供便捷、准确的气候信息服务，促进气候变化意识的提升和可持续发展。

📄 摘要（原文）

Climate change is one of the most significant challenges we face together as a society. Creating awareness and educating policy makers the wide-ranging impact of climate change is an essential step towards a sustainable future. Recently, Large Language Models (LLMs) like ChatGPT and Bard have shown impressive conversational abilities and excel in a wide variety of NLP tasks. While these models are close-source, recently alternative open-source LLMs such as Stanford Alpaca and Vicuna have shown promising results. However, these open-source models are not specifically tailored for climate related domain specific information and also struggle to generate meaningful responses in other languages such as, Arabic. To this end, we propose a light-weight Arabic Mini-ClimateGPT that is built on an open-source LLM and is specifically fine-tuned on a conversational-style instruction tuning curated Arabic dataset Clima500-Instruct with over 500k instructions about climate change and sustainability. Further, our model also utilizes a vector embedding based retrieval mechanism during inference. We validate our proposed model through quantitative and qualitative evaluations on climate-related queries. Our model surpasses the baseline LLM in 88.3% of cases during ChatGPT-based evaluation. Furthermore, our human expert evaluation reveals an 81.6% preference for our model's responses over multiple popular open-source models. Our open-source demos, code-base and models are available here https://github.com/mbzuai-oryx/ClimateGPT.