論文の概要: AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06795v1
- Date: Mon, 8 Jan 2024 18:42:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 12:43:10.410451
- Title: AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization
- Title（参考訳）: 研究発見と要約のためのAIと生成AI
- Authors: Mark Glickman and Yi Zhang
- Abstract要約: AIと生成AIツールが今年中に登場し、仕事の生産性を高め、私たちの生活を改善する素晴らしい機会を生み出した。
これらのツールが大きな影響を与えうる分野の1つは、研究の発見と要約である。
我々は、研究発見と要約のためのAIと生成AIの開発をレビューし、これらのタイプのツールが将来進む可能性が高い方向を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.560284382063488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI and generative AI tools, including chatbots like ChatGPT that rely on
large language models (LLMs), have burst onto the scene this year, creating
incredible opportunities to increase work productivity and improve our lives.
Statisticians and data scientists have begun experiencing the benefits from the
availability of these tools in numerous ways, such as the generation of
programming code from text prompts to analyze data or fit statistical models.
One area that these tools can make a substantial impact is in research
discovery and summarization. Standalone tools and plugins to chatbots are being
developed that allow researchers to more quickly find relevant literature than
pre-2023 search tools. Furthermore, generative AI tools have improved to the
point where they can summarize and extract the key points from research
articles in succinct language. Finally, chatbots based on highly parameterized
LLMs can be used to simulate abductive reasoning, which provides researchers
the ability to make connections among related technical topics, which can also
be used for research discovery. We review the developments in AI and generative
AI for research discovery and summarization, and propose directions where these
types of tools are likely to head in the future that may be of interest to
statistician and data scientists.
- Abstract（参考訳）: AIと生成AIツール、例えばChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)に依存しているチャットボットは、今年は急成長し、仕事の生産性を高め、生活を改善する素晴らしい機会を生み出している。
統計学者やデータサイエンティストは、データの分析や統計モデルへの適合のためにテキストプロンプトからプログラミングコードを生成するなど、さまざまな方法でこれらのツールを利用できることの利点を体験し始めた。
これらのツールが大きな影響を与える領域の1つは、研究の発見と要約である。
チャットボットのスタンドアロンツールやプラグインが開発されており、研究者は2023年以前の検索ツールよりも早く関連する文献を見つけることができる。
さらに、生成型AIツールは、簡潔な言語による研究論文からキーポイントを要約し抽出できる点まで改善されている。
最後に、高度にパラメータ化されたLLMに基づくチャットボットは、帰納的推論をシミュレートするために使用することができる。
我々は、研究発見と要約のためのAIと生成AIの開発をレビューし、統計学者やデータサイエンティストにとって興味のある将来に向けて、この種のツールが進む可能性が高い方向を提案する。
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