Mitigating Interpretation Bias in Rock Records with Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Mitigating Interpretation Bias in Rock Records with Large Language Models: Insights from Paleoenvironmental Analysis》的翻译。

摘要

由于来自岩石记录的非独特解释，地球历史的重建面临着重大挑战。这个问题很早就被认识到，但在实践中却没有系统的解决方案。这项研究引入了一种创新方法，利用大型语言模型（LLM）以及检索增强生成和实时搜索功能来抵消解释偏差，从而提高地质分析的准确性和可靠性。通过将该框架应用于沉积学和古地理学，我们通过对同一数据生成和评估多个假设来证明其在减轻解释偏差方面的有效性，这可以有效减少人类偏差。我们的研究阐明了LLM在完善古环境研究方面的变革潜力，并将其适用性扩展到地球科学的各个子学科，从而能够更深入、更准确地描述地球的演化。

1 引言

2 数据和方法

3 结果和讨论

4 结论

我们的研究引入了一种创新方法，利用LLM以及检索增强生成和实时搜索功能来抵消解释偏差。 通过消融实验，我们证实了响应质量的显着提高。 LLM、思想链、根据我们的目标量身定制的上下文适当的提示以及检索增强生成的整合超越了使用独立L