Fugu-MT 論文翻訳(概要): LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review

論文の概要: LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01788v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 02:41:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 02:06:32.543201
Title: LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review
Title（参考訳）: LitLLM: 科学文献レビューのためのツールキット
Authors: Shubham Agarwal, Issam H. Laradji, Laurent Charlin, Christopher Pal
Abstract要約: Toolkit は Retrieval Augmented Generation (RAG) の原則に基づいている。システムはまずWeb検索を開始し、関連書類を検索する。第2に、ユーザが提供する抽象化に基づいて、検索した論文を再ランクする。第3に、再ランクされた結果と要約に基づいて、関連する作業部を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.080020634480272
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Conducting literature reviews for scientific papers is essential for understanding research, its limitations, and building on existing work. It is a tedious task which makes an automatic literature review generator appealing. Unfortunately, many existing works that generate such reviews using Large Language Models (LLMs) have significant limitations. They tend to hallucinate-generate non-actual information-and ignore the latest research they have not been trained on. To address these limitations, we propose a toolkit that operates on Retrieval Augmented Generation (RAG) principles, specialized prompting and instructing techniques with the help of LLMs. Our system first initiates a web search to retrieve relevant papers by summarizing user-provided abstracts into keywords using an off-the-shelf LLM. Authors can enhance the search by supplementing it with relevant papers or keywords, contributing to a tailored retrieval process. Second, the system re-ranks the retrieved papers based on the user-provided abstract. Finally, the related work section is generated based on the re-ranked results and the abstract. There is a substantial reduction in time and effort for literature review compared to traditional methods, establishing our toolkit as an efficient alternative. Our open-source toolkit is accessible at https://github.com/shubhamagarwal92/LitLLM and Huggingface space (https://huggingface.co/spaces/shubhamagarwal92/LitLLM) with the video demo at https://youtu.be/E2ggOZBAFw0.
Abstract（参考訳）: 科学論文に対する文献レビューの実施は、研究の理解、限界、既存の研究に基づく構築に不可欠である。自動文献レビュージェネレータをアピールするのは面倒な作業である。残念ながら、LLM(Large Language Models)を使ってこのようなレビューを生成する既存の作品には、大きな制限がある。彼らは非現実的な情報を幻覚的に表現し、訓練されていない最新の研究を無視する傾向がある。これらの制約に対処するために,LLMの助けを借りて,特殊的なプロンプトと指導を行うRAG(Retrieval Augmented Generation)の原理に基づくツールキットを提案する。提案システムでは,まず,既製のLLMを用いてユーザが提供する抽象文をキーワードに要約することで,関連論文の検索を開始する。著者は、関連する論文やキーワードを補足することで検索を強化し、適切な検索プロセスに寄与することができる。第2に、ユーザが提供する抽象化に基づいて、検索した論文を再ランクする。そして、再ランクされた結果と要約とに基づいて関連作業部を生成する。従来の方法に比べて,文献レビューに要する時間と労力は大幅に削減され,ツールキットを効率的な代替手段として確立しています。私たちのオープンソースツールキットはhttps://github.com/shubhamagarwal92/LitLLMとHuggingfaceスペース(https://huggingface.co/spaces/shubhamagarwal92/LitLLM)で利用できます。

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