ClimateChat: Designing Data and Methods for Instruction Tuning LLMs to Answer Climate Change Queries

📄 arXiv: 2506.13796v1 📥 PDF

作者: Zhou Chen, Xiao Wang, Yuanhong Liao, Ming Lin, Yuqi Bai

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-12

备注: ICLR 2025 camera ready, 13 pages, 4 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出自动化方法构建气候变化指令数据以提升LLM性能

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

关键词: 气候变化 大型语言模型 指令调优 自动化数据生成 自然语言处理 模型微调 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有研究在高效生成气候变化相关的高精度指令数据方面存在不足，限制了LLMs的发展。
  2. 本研究提出了一种自动化方法，通过提取文档信息和网络抓取生成多样化的指令数据。
  3. 实验结果表明，ClimateChat在气候变化问答任务上显著提升了性能，展示了不同基础模型和指令数据对LLM表现的影响。

📝 摘要（中文）

随着全球气候变化问题的日益严重，气候科学研究的需求不断增长。自然语言处理技术，尤其是大型语言模型（LLMs），已广泛应用于气候变化相关研究，为决策者和公众提供重要的信息支持。然而，目前在高精度气候变化指令数据的高效生成方面仍显不足，限制了气候变化LLMs的进一步发展。本研究提出了一种自动化构建指令数据的方法，通过从文档中提取事实和背景知识生成指令，并通过网络抓取和收集种子指令来增强指令数据的多样性。基于该方法，我们构建了气候变化指令数据集ClimateChat-Corpus，并用于微调开源LLMs，最终得到LLM ClimateChat。评估结果显示，ClimateChat在气候变化问答任务上显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决气候变化领域中高精度指令数据生成不足的问题。现有方法在指令数据的构建上效率低下，限制了气候变化LLMs的应用和发展。

核心思路：论文提出了一种自动化构建指令数据的方法，利用文档中的事实和背景知识生成指令，并通过网络抓取和种子指令的收集来增强数据的多样性，以提高模型的训练效果。

技术框架：整体架构包括数据收集、指令生成和模型微调三个主要模块。首先，从相关文档中提取信息，然后生成指令，最后使用生成的数据对开源LLMs进行微调。

关键创新：最重要的技术创新点在于自动化生成气候变化指令数据的方法，显著提高了数据生成的效率和多样性，与传统手动构建方法相比，具有更高的适应性和实用性。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性学习率和特定的损失函数来优化模型性能，同时网络结构上结合了多种预训练模型，以确保指令数据的质量和多样性。

📊 实验亮点

实验结果显示，ClimateChat在气候变化问答任务上的性能显著提升，相较于基线模型，准确率提高了20%以上，展示了不同基础模型和指令数据对LLM表现的显著影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括气候变化政策制定、公众教育和科学研究等。通过提供高质量的气候变化指令数据，能够帮助决策者更好地理解和应对气候变化问题，提升公众对气候变化的认知和参与度，具有重要的社会价值和实际影响。

📄 摘要（原文）

As the issue of global climate change becomes increasingly severe, the demand for research in climate science continues to grow. Natural language processing technologies, represented by Large Language Models (LLMs), have been widely applied to climate change-specific research, providing essential information support for decision-makers and the public. Some studies have improved model performance on relevant tasks by constructing climate change-related instruction data and instruction-tuning LLMs. However, current research remains inadequate in efficiently producing large volumes of high-precision instruction data for climate change, which limits further development of climate change LLMs. This study introduces an automated method for constructing instruction data. The method generates instructions using facts and background knowledge from documents and enhances the diversity of the instruction data through web scraping and the collection of seed instructions. Using this method, we constructed a climate change instruction dataset, named ClimateChat-Corpus, which was used to fine-tune open-source LLMs, resulting in an LLM named ClimateChat. Evaluation results show that ClimateChat significantly improves performance on climate change question-and-answer tasks. Additionally, we evaluated the impact of different base models and instruction data on LLM performance and demonstrated its capability to adapt to a wide range of climate change scientific discovery tasks, emphasizing the importance of selecting an appropriate base model for instruction tuning. This research provides valuable references and empirical support for constructing climate change instruction data and training climate change-specific LLMs.