論文の概要: Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03230v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 17:35:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 19:36:33.481705
• Title: Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは神経科学結果の予測において人間の専門家を上回る
• Authors: Xiaoliang Luo, Akilles Rechardt, Guangzhi Sun, Kevin K. Nejad, Felipe Yáñez, Bati Yilmaz, Kangjoo Lee, Alexandra O. Cohen, Valentina Borghesani, Anton Pashkov, Daniele Marinazzo, Jonathan Nicholas, Alessandro Salatiello, Ilia Sucholutsky, Pasquale Minervini, Sepehr Razavi, Roberta Rocca, Elkhan Yusifov, Tereza Okalova, Nianlong Gu, Martin Ferianc, Mikail Khona, Kaustubh R. Patil, Pui-Shee Lee, Rui Mata, Nicholas E. Myers, Jennifer K Bizley, Sebastian Musslick, Isil Poyraz Bilgin, Guiomar Niso, Justin M. Ales, Michael Gaebler, N Apurva Ratan Murty, Leyla Loued-Khenissi, Anna Behler, Chloe M. Hall, Jessica Dafflon, Sherry Dongqi Bao, Bradley C. Love,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の専門家よりも新しい結果を予測する。 BrainBenchは神経科学の結果を予測するためのベンチマークだ。 我々のアプローチは神経科学に特有ではなく、他の知識集約的な取り組みに伝達可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.26891446026707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific discoveries often hinge on synthesizing decades of research, a task that potentially outstrips human information processing capacities. Large language models (LLMs) offer a solution. LLMs trained on the vast scientific literature could potentially integrate noisy yet interrelated findings to forecast novel results better than human experts. To evaluate this possibility, we created BrainBench, a forward-looking benchmark for predicting neuroscience results. We find that LLMs surpass experts in predicting experimental outcomes. BrainGPT, an LLM we tuned on the neuroscience literature, performed better yet. Like human experts, when LLMs were confident in their predictions, they were more likely to be correct, which presages a future where humans and LLMs team together to make discoveries. Our approach is not neuroscience-specific and is transferable to other knowledge-intensive endeavors.
• Abstract（参考訳）: 科学的な発見は、何十年にもわたって研究を合成することに悩まされている。 大規模言語モデル(LLM)は解決策を提供する。 膨大な科学文献で訓練されたLSMは、人間の専門家よりも新しい結果を予測するためにノイズがあるが、関連する研究結果を統合する可能性がある。 この可能性を評価するために、我々は神経科学の結果を予測する前向きなベンチマークであるBrainBenchを作成しました。 実験結果の予測では,LSMが専門家を上回ることが判明した。 神経科学の文献をチューニングしたLLMであるBrainGPTは、まだパフォーマンスが良くありません。 人間の専門家のように、LLMが予測に自信がある場合には、その予測が正しい可能性が高いため、人間とLLMが協力して発見する未来が予想される。 我々のアプローチは神経科学に特有ではなく、他の知識集約的な取り組みに伝達可能である。

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