OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks

海洋科学是探究生命和生物多样性的海洋的科学，由于海洋覆盖了地球表面的70%以上，因此具有重要意义。最近，大型语言模型（LLMs）的进展已经改变了科学的范式。尽管在其他领域取得了成功，但当前的LLMs常常无法满足像海洋学家这样的领域专家的需求，因此LLMs在海洋科学中的潜力尚未得到充分发掘。这是由于海洋数据的巨大和复杂性以及需要更高的细粒度和知识丰富性所致。为了缓解这些问题，我们介绍了OceanGPT，这是海洋领域中第一个大型语言模型，专门用于各种海洋科学任务。我们还提出了OceanGPT，这是一个新颖的框架，可以自动获取大量海洋领域的指导数据，该框架基于多智能体协作生成指令。此外，我们构建了第一个海洋学基准测试OceanBench，以评估LLMs在海洋领域中的能力。通过全面的实验，OceanGPT不仅显示出更高水平的海洋科学任务知识专业性，而且在海洋技术中获得了初步的体现智能能力。

本论文旨在探索大规模语言模型在海洋科学领域的应用，解决当前海洋科学领域数据复杂、知识粒度高的问题。

本论文提出了OceanGPT框架，是第一个专注于海洋科学任务的大型语言模型，并通过多智能体协作自动获取海洋领域指令数据。此外，构建了第一个海洋学基准数据集OceanBench。

实验结果显示，OceanGPT在海洋科学任务上展现了更高水平的知识专业性，并在海洋技术方面获得了初步的具体化智能能力。论文使用了多个数据集，提供了开源代码。值得继续研究的方向包括如何进一步提高OceanGPT的性能，以及如何将该框架应用于其他科学领域。

相关研究包括：1.《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》2.《A survey of deep learning for scientific discovery》3.《The AI Economist: Improving Equality and Productivity with AI-Driven Tax Policies》等。