[3Xin2-86] LLAMA2を用いたカーボンプライシング関連論文の自動分類
キーワード：LLAMA2、BERT、ChatGPT、カーボンプライシング、気候変動
本研究ではLLAMA2の環境関連のデータセットに対する分析能力を調べるため，LLAMA2を用いてカーボンプライシングに関連する学術論文の内容の自動分類を試みた．学術論文のabstractがカーボンプライシングに関連している論文かどうかを予測するタスクにおいて，LLAMA2はプロンプトによる指示のみで，指定したフォーマットで安定的に出力を生成し，ランダムを上回る一定の精度（F1スコア：0.66）で分類できることを確認した．BERTを用いた分類と比較すると，ファインチューニングせずに結果を出力できるため労力やコストを抑えて分類できる点と，分類の理由を自然言語で出力できる点がメリットである．ChatGPTのようなクローズドなLLMサービスでの分類と比較すると，ローカル環境で動作するため情報漏洩等のリスクが抑えられる点がメリットである．
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