EVE：地球インテリジェンスのためのドメイン特化型LLMフレームワーク

Abstract

本稿では、地球インテリジェンス向けのドメイン特化型LLMを開発・展開するための、最初のオープンソースのエンドツーエンド・イニシアチブであるEarth Virtual Expert（EVE）を紹介します。その中核は、Mistral Small 3.2 を土台に構築され、推論と質問応答に最適化された、ドメイン適応済みの24BモデルであるEVE-Instructです。新たに構築したEarth ObservationおよびEarth Sciencesのベンチマークにおいて、一般的な能力を維持しながら、比較可能なモデルを上回ります。厳選した学習コーパスと、MCQA、自由形式のQA、ファクト性をカバーする最初の体系的なドメイン特化型評価ベンチマークを公開します。さらにEVEは、RAGと、幻覚（ハルシネーション）検出のパイプラインを統合し、APIおよびGUIを通じて展開されるプロダクションシステムとして実装しています。これまでに350人のパイロットユーザーをサポートしています。すべてのモデル、データセット、コードは、オープンライセンスのもとで公開する準備が整っており、huggingface.co/eve-esaおよびgithub.com/eve-esaで、私たちの分野への貢献としてリリース可能です。