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OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks 海洋GPT：用于海洋科学任务的大型语言模型

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论文作者

Zhen Bi, Ningyu Zhang, Yida Xue, Yixin Ou, Daxiong Ji, Guozhou Zheng, Huajun Chen

内容简介

本文介绍了OceanGPT，这是第一个专门为海洋科学任务设计的大型语言模型（LLM）。尽管大型语言模型在多个科学领域取得了显著进展，但在海洋科学领域的应用仍然不足。OceanGPT旨在解决海洋数据的复杂性和多样性问题，提供更高粒度和丰富度的知识。为此，研究者们提出了DOINSTRUCT框架，通过多智能体协作自动生成大量海洋领域的指令数据。此外，本文还构建了第一个海洋学基准测试OCEANBENCH，以评估LLM在海洋科学任务中的能力。实验结果表明，OceanGPT在多种海洋科学任务中表现出色，展现了其在海洋技术领域的初步具身智能能力。

分点关键点

1. OceanGPT模型

   • OceanGPT是第一个专注于海洋科学的LLM，能够处理多种海洋科学任务。该模型通过对海洋数据的深入理解，能够根据海洋学家的指示回答相关问题，展现出在海洋学领域的专业知识。
     

2. DOINSTRUCT框架

   • DOINSTRUCT是一个新颖的自动化框架，旨在通过多智能体协作生成海洋领域的指令数据。每个智能体作为特定领域的专家，负责生成相应的数据，从而有效缓解获取海洋领域数据的困难。
     

3. OCEANBENCH基准测试

   • 本文构建了OCEANBENCH，这是一个专门用于评估LLM在海洋科学任务中能力的基准测试。通过全面的实验，OceanGPT在OCEANBENCH中展现出优越性，证明了其在海洋科学任务中的知识专业性和初步的具身智能能力。
     

4. 数据集构建与质量控制

   • 为了构建高质量的海洋科学指令数据集，研究者们采用了多种策略，包括专家标注、文献检索和质量控制。最终生成的数据集包含超过10,000个样本，涵盖了海洋科学的多个领域。

中文关键词

1. 海洋科学
2. 大型语言模型
3. DOINSTRUCT框架
4. OCEANBENCH基准测试
5. 数据集构建
6. 具身智能

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