論文の概要: Acceleron: A Tool to Accelerate Research Ideation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04382v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 10:20:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 14:24:39.807722
- Title: Acceleron: A Tool to Accelerate Research Ideation
- Title(参考訳): Acceleron: 研究思想を加速するためのツール
- Authors: Harshit Nigam, Manasi Patwardhan, Lovekesh Vig, Gautam Shroff
- Abstract要約: Acceleronは、研究ライフサイクルの異なるフェーズのための研究アクセラレータである。
これは、新しい研究課題を含む包括的な研究提案の定式化を通じて、研究者を導くものである。
我々はLarge Language Models(LLM)の推論とドメイン固有のスキルを活用してエージェントベースのアーキテクチャを作成します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.578814192003437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Several tools have recently been proposed for assisting researchers during
various stages of the research life-cycle. However, these primarily concentrate
on tasks such as retrieving and recommending relevant literature, reviewing and
critiquing the draft, and writing of research manuscripts. Our investigation
reveals a significant gap in availability of tools specifically designed to
assist researchers during the challenging ideation phase of the research
life-cycle. To aid with research ideation, we propose `Acceleron', a research
accelerator for different phases of the research life cycle, and which is
specially designed to aid the ideation process. Acceleron guides researchers
through the formulation of a comprehensive research proposal, encompassing a
novel research problem. The proposals motivation is validated for novelty by
identifying gaps in the existing literature and suggesting a plausible list of
techniques to solve the proposed problem. We leverage the reasoning and
domain-specific skills of Large Language Models (LLMs) to create an agent-based
architecture incorporating colleague and mentor personas for LLMs. The LLM
agents emulate the ideation process undertaken by researchers, engaging
researchers in an interactive fashion to aid in the development of the research
proposal. Notably, our tool addresses challenges inherent in LLMs, such as
hallucinations, implements a two-stage aspect-based retrieval to manage
precision-recall trade-offs, and tackles issues of unanswerability. As
evaluation, we illustrate the execution of our motivation validation and method
synthesis workflows on proposals from the ML and NLP domain, given by 3
distinct researchers. Our observations and evaluations provided by the
researchers illustrate the efficacy of the tool in terms of assisting
researchers with appropriate inputs at distinct stages and thus leading to
improved time efficiency.
- Abstract(参考訳): 近年,研究ライフサイクルのさまざまな段階で研究者を支援するツールが提案されている。
しかし、それらは主に関連文献の検索と推薦、草稿のレビューと批評、研究写本の執筆といった作業に集中している。
本研究は,研究ライフサイクルの挑戦的な構想段階において,研究者を支援するために特別に設計されたツールの可用性に,大きなギャップがあることを明らかにする。
本研究では,研究ライフサイクルの異なる段階を対象とした研究アクセラレータである「Acceleron」を提案する。
Acceleronは、新しい研究課題を含む包括的な研究提案の定式化を通じて研究者を導く。
本提案のモチベーションは,既存の文献のギャップを識別し,提案問題の解決に有効なテクニックのリストを提案することによって,新規性に検証される。
大規模言語モデル(LLM)の推論とドメイン固有のスキルを活用して,LLMの同僚とメンタペルソナを取り入れたエージェントベースのアーキテクチャを構築する。
LLMエージェントは、研究者が行うアイデア形成プロセスをエミュレートし、研究者が研究提案の開発を支援するインタラクティブな方法で関与する。
特に,本ツールでは,幻覚などのLCM固有の課題に対処し,高精度リコールトレードオフを管理するための2段階のアスペクトベースの検索を実装し,未解決の問題に対処する。
評価として,3人の研究者が提案したMLドメインとNLPドメインの提案に対して,モチベーション検証とメソッド合成ワークフローの実行について述べる。
研究員による観察と評価は、異なる段階の適切な入力を研究者に支援することで、ツールの有効性を示し、時間効率の向上につながった。
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