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。

関連論文リスト

• Chain of Ideas: Revolutionizing Research Via Novel Idea Development with LLM Agents [64.64280477958283]
  科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、新しい研究のアイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。 本研究では, チェーン構造に関連文献を整理し, 研究領域の進展を効果的に反映する, LLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas(CoI)エージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:26:37Z)
• What is the Role of Large Language Models in the Evolution of Astronomy Research? [0.0]
  ChatGPTや他の最先端の大規模言語モデル(LLM)は、急速に複数のフィールドを変換している。 これらのモデルは、一般に広大なデータセットに基づいて訓練され、人間のようなテキスト生成能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T12:42:25Z)
• From Linguistic Giants to Sensory Maestros: A Survey on Cross-Modal Reasoning with Large Language Models [56.9134620424985]
  クロスモーダル推論(CMR)は、より高度な人工知能システムへの進化における重要な能力として、ますます認識されている。 CMRタスクに取り組むためにLLM(Large Language Models)をデプロイする最近のトレンドは、その有効性を高めるためのアプローチの新たな主流となっている。 本調査では,LLMを用いてCMRで適用された現在の方法論を,詳細な3階層分類に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:51:54Z)
• Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
  大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T08:25:03Z)
• Reconciling Methodological Paradigms: Employing Large Language Models as Novice Qualitative Research Assistants in Talent Management Research [1.0949553365997655]
  本研究では,RAGに基づくLarge Language Models (LLMs) を用いた面接文の解析手法を提案する。 この研究の斬新さは、初歩的な研究助手として機能するLSMによって強化された研究調査をストラテジー化することにある。 以上の結果から, LLM拡張RAGアプローチは, 手動で生成したトピックと比較して, 興味のあるトピックを抽出できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T17:49:51Z)
• LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models [0.0]
  LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。 レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T02:48:54Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、大規模言語モデルによる研究アイデア作成エージェントである。 科学文献に基づいて繰り返し精製しながら、問題、方法、実験設計を生成する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z)
• Apprentices to Research Assistants: Advancing Research with Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な研究領域において強力なツールとして登場した。 本稿では,文献レビューと手動実験を通じてその可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:53:06Z)
• SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey [50.04283471107001]
  本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。 SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。 本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:01:51Z)
• The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey [54.19942426544731]
  LLM(Large Language Models)の急速な成長は、様々なドメインを変換する原動力となっている。 本稿では,LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に不可欠な多面的効率性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T16:00:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。