Climate Change from Large Language Models

📄 arXiv: 2312.11985v3 📥 PDF

作者: Hongyin Zhu, Prayag Tiwari

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2023-12-19 (更新: 2024-07-01)

💡 一句话要点

提出自动化评估框架，评估大型语言模型在气候危机知识方面的能力。

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

关键词: 大型语言模型 气候变化 知识评估 自动化评估框架 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对大型语言模型气候危机知识的全面评估，无法有效利用LLM应对气候变化。
  2. 论文提出一种自动化评估框架，结合数据合成和人工收集，构建多样化问题集，并通过提示工程评估LLM的知识。
  3. 实验结果表明，LLM在气候相关知识方面存在不足，尤其是在时效性方面，需要持续更新和完善。

📝 摘要（中文）

气候变化带来了严峻的挑战，需要广泛的理解和低碳生活方式的意识。大型语言模型（LLM）为应对这场危机提供了一个强大的工具，但目前缺乏对其气候危机知识的全面评估。本文提出了一个自动评估框架，用于评估LLM中关于气候危机的知识。我们采用了一种混合方法进行数据采集，结合了数据合成和手动收集，以编制一套包含气候变化各个方面的多样化问题。利用基于这些问题的提示工程，我们通过分析模型生成的答案来评估其知识。此外，我们引入了一套全面的指标来评估气候危机知识，涵盖了来自10个不同视角的指标。这些指标提供了一个多方面的评估，能够对LLM的气候危机理解进行细致的理解。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。在我们利用各种高性能LLM进行的评估中，我们发现虽然LLM拥有相当多的气候相关知识，但在时效性方面存在不足，表明需要不断更新和完善其气候相关内容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLM）在气候危机知识方面的能力。现有方法缺乏系统性的评估框架，无法准确衡量LLM对气候变化各个方面的理解程度，阻碍了LLM在气候变化教育和行动中的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化的评估框架，该框架能够模拟人类提问的方式，通过精心设计的提示（prompts）来激发LLM生成答案，并利用一套全面的指标来评估这些答案的质量和准确性。这种方法旨在克服现有评估方法的局限性，提供更客观、更细致的评估结果。

技术框架：该评估框架主要包含以下几个阶段：1) 数据采集：采用混合方法，结合数据合成和人工收集，构建一个包含气候变化各个方面（例如：原因、影响、解决方案等）的多样化问题集。2) 提示工程：基于问题集，设计一系列提示，用于引导LLM生成答案。提示的设计需要考虑问题的类型和难度，以确保能够充分激发LLM的知识。3) 答案生成：将提示输入到LLM中，生成相应的答案。4) 知识评估：使用一套全面的指标来评估LLM生成的答案，这些指标涵盖了10个不同的视角，例如：准确性、完整性、时效性、相关性等。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个自动化的、多视角的LLM气候危机知识评估框架。该框架结合了数据合成和人工收集，构建了多样化的问题集，并设计了一套全面的评估指标，能够更准确、更细致地评估LLM在气候危机知识方面的能力。此外，该框架还采用了提示工程技术，能够有效地激发LLM生成答案。

关键设计：数据合成的具体方法未知。人工收集的问题集需要保证覆盖气候变化的各个方面。提示工程需要根据问题的类型和难度进行调整，以确保能够充分激发LLM的知识。评估指标的设计需要考虑气候危机知识的特点，例如：时效性、科学性等。具体参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

该研究通过对多个高性能LLM进行评估，发现LLM在气候相关知识方面存在不足，尤其是在时效性方面。这表明需要不断更新和完善LLM的气候相关内容，以确保其提供的信息准确可靠。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型在气候变化领域的知识水平，从而促进气候变化教育、提高公众意识，并为决策者提供更准确的气候信息。此外，该框架也可推广到其他知识领域的LLM评估，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Climate change poses grave challenges, demanding widespread understanding and low-carbon lifestyle awareness. Large language models (LLMs) offer a powerful tool to address this crisis, yet comprehensive evaluations of their climate-crisis knowledge are lacking. This paper proposes an automated evaluation framework to assess climate-crisis knowledge within LLMs. We adopt a hybrid approach for data acquisition, combining data synthesis and manual collection, to compile a diverse set of questions encompassing various aspects of climate change. Utilizing prompt engineering based on the compiled questions, we evaluate the model's knowledge by analyzing its generated answers. Furthermore, we introduce a comprehensive set of metrics to assess climate-crisis knowledge, encompassing indicators from 10 distinct perspectives. These metrics provide a multifaceted evaluation, enabling a nuanced understanding of the LLMs' climate crisis comprehension. The experimental results demonstrate the efficacy of our proposed method. In our evaluation utilizing diverse high-performing LLMs, we discovered that while LLMs possess considerable climate-related knowledge, there are shortcomings in terms of timeliness, indicating a need for continuous updating and refinement of their climate-related content.