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Geo-OLM：通过成本效益的开放语言模型与状态驱动工作流程促进可持续地球观测研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Geo-OLM工具，以解决大型语言模型在地球观测和气候监测中的高成本问题。研究表明，该工具在参数少于7B的模型中，查询完成率提高了32.8%，显著降低了资源消耗。
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关键要点
- 本研究提出了Geo-OLM工具，旨在解决大型语言模型在地球观测和气候监测中的高成本问题。
- Geo-OLM工具通过状态驱动的LLM推理解耦任务进展和工具调用。
- 研究发现，Geo-OLM在参数少于7B的模型中，查询完成率提高了32.8%。
- Geo-OLM工具具有显著的成本效益，能够以更低资源有效完成地理空间任务。
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