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LD-SDM: 语言驱动的层次物种分布建模
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过使用大规模语言模型对物种的分类学阶层进行编码，我们能够解决物种分布建模问题。我们提出了一种新颖的评估度量，能够评估物种分布模型。通过在多个任务上进行评估，结果显示我们的模型优于强基准模型。
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关键要点
- 利用全球范围的仅有存在数据解决物种分布建模问题。
- 使用大规模语言模型对物种的分类学阶层进行编码，捕捉物种之间的隐式关系。
- 能够对任意分类水平和未知物种进行范围映射，无需额外监督。
- 提出了一种新颖的基于接近度的评估度量，用于评估物种分布模型。
- 该度量标准根据模型预测结果与实际情况的接近程度进行惩罚评估。
- 通过系统评估，模型在物种范围预测、零-shot 预测和地理特征回归等任务上表现优异。
- 结果显示，模型在使用多标签学习损失进行训练时优于强基准模型。
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