मौसम विज्ञान के लिए एक एजेंटिक ढांचा
[Submitted on 5 Oct 2025]
सुमंत वरम्बली और 16 अन्य लेखकों द्वारा लिखित ज़ेफिरस: एन एजेंटिक फ्रेमवर्क फॉर वेदर साइंस नामक पेपर का पीडीएफ देखें।
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अमूर्त:मौसम विज्ञान के लिए फाउंडेशन मॉडल बड़ी मात्रा में संरचित संख्यात्मक डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं और पारंपरिक मौसम पूर्वानुमान प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हालाँकि, इन मॉडलों में भाषा-आधारित तर्क क्षमताओं का अभाव है, जिससे इंटरैक्टिव वैज्ञानिक वर्कफ़्लो में उनकी उपयोगिता सीमित हो जाती है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पाठ को समझने और उत्पन्न करने में उत्कृष्ट हैं, लेकिन उच्च-आयामी मौसम संबंधी डेटासेट के बारे में तर्क नहीं कर सकते हैं। हम मौसम विज्ञान के लिए एक नवीन एजेंटिक ढांचे का निर्माण करके इस अंतर को पाटते हैं। हमारे ढांचे में मौसम डेटा के साथ बातचीत करने के लिए एजेंटों (ज़ेफिरसवर्ल्ड) के लिए एक पायथन कोड-आधारित वातावरण शामिल है, जिसमें वेदरबेंच 2 डेटासेट के लिए इंटरफ़ेस, प्राकृतिक भाषा से भौगोलिक मास्क के लिए जियोक्वेरी, मौसम पूर्वानुमान और जलवायु सिमुलेशन क्षमताओं जैसे उपकरण शामिल हैं। हम ज़ेफिरस को डिज़ाइन करते हैं, जो एक मल्टी-टर्न एलएलएम-आधारित मौसम एजेंट है जो मौसम डेटासेट का पुनरावर्ती विश्लेषण करता है, परिणामों का अवलोकन करता है, और संवादी फीडबैक लूप के माध्यम से अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत करता है। हम एजेंट के साथ एक नए बेंचमार्क, ज़ेफिरसबेंच, एक स्केलेबल डेटा जेनरेशन पाइपलाइन के साथ आते हैं, जो बुनियादी लुकअप से लेकर उन्नत पूर्वानुमान, चरम घटना का पता लगाने और प्रतितथ्यात्मक तर्क तक, मौसम से संबंधित कार्यों में विविध प्रश्न-उत्तर जोड़े का निर्माण करता है। इस बेंचमार्क पर प्रयोग केवल-पाठ बेसलाइन पर ज़ेफिरस एजेंटों के मजबूत प्रदर्शन को प्रदर्शित करते हैं, जो शुद्धता के मामले में उनसे 35 प्रतिशत अंक तक बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हालाँकि, कठिन कार्यों पर, ज़ेफिरस केवल-टेक्स्ट बेसलाइन के समान प्रदर्शन करता है, हमारे बेंचमार्क की चुनौतीपूर्ण प्रकृति को उजागर करता है और भविष्य के काम के लिए आशाजनक दिशा-निर्देश सुझाता है।
सबमिशन इतिहास
प्रेषक: सुमंत वरम्बली [view email]
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रविवार, 5 अक्टूबर 2025 03:34:08 यूटीसी (3,022 केबी)