論文の概要: Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01268v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 17:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 21:26:33.421271
• Title: Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers
• Title（参考訳）: 学術論文におけるLCMの利用増加の地図化
• Authors: Weixin Liang, Yaohui Zhang, Zhengxuan Wu, Haley Lepp, Wenlong Ji, Xuandong Zhao, Hancheng Cao, Sheng Liu, Siyu He, Zhi Huang, Diyi Yang, Christopher Potts, Christopher D Manning, James Y. Zou,
• Abstract要約: 2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオジャーナルで950,965の論文をまとめて、体系的で大規模な分析を行った。 計算機科学の論文では, LLMの使用が着実に増加し, 最大, 最速の成長が観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.67983375899719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Scientific publishing lays the foundation of science by disseminating research findings, fostering collaboration, encouraging reproducibility, and ensuring that scientific knowledge is accessible, verifiable, and built upon over time. Recently, there has been immense speculation about how many people are using large language models (LLMs) like ChatGPT in their academic writing, and to what extent this tool might have an effect on global scientific practices. However, we lack a precise measure of the proportion of academic writing substantially modified or produced by LLMs. To address this gap, we conduct the first systematic, large-scale analysis across 950,965 papers published between January 2020 and February 2024 on the arXiv, bioRxiv, and Nature portfolio journals, using a population-level statistical framework to measure the prevalence of LLM-modified content over time. Our statistical estimation operates on the corpus level and is more robust than inference on individual instances. Our findings reveal a steady increase in LLM usage, with the largest and fastest growth observed in Computer Science papers (up to 17.5%). In comparison, Mathematics papers and the Nature portfolio showed the least LLM modification (up to 6.3%). Moreover, at an aggregate level, our analysis reveals that higher levels of LLM-modification are associated with papers whose first authors post preprints more frequently, papers in more crowded research areas, and papers of shorter lengths. Our findings suggests that LLMs are being broadly used in scientific writings.
• Abstract（参考訳）: 科学出版は、研究成果を広め、協力を奨励し、再現性を奨励し、科学的知識がアクセス可能で、検証可能で、時間とともに構築されることによって科学の基礎を築き上げている。 最近、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)を学術的な執筆で何人が使っているのか、そしてこのツールが地球規模の科学的実践にどの程度影響するか、という憶測が飛び交っている。 しかし,本研究では,LLMによって実質的に修正あるいは生産された学術書面の割合の正確な測定方法が欠如している。 このギャップに対処するため、2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオ誌に掲載された950,965件の論文を、人口統計学的枠組みを用いて、LLM修正コンテンツの頻度を経時的に測定した。 我々の統計的推定はコーパスレベルで動作し、個々のインスタンスの推測よりも堅牢である。 計算機科学の論文(最大17.5%)では,LLMの使用が着実に増加し,最も多く,最も速い成長が見られた。 一方、数学論文とNatureのポートフォリオでは、LLMの修正は最も少ない(最大6.3%)。 さらに,総括レベルでは,LCM修正の高度化は,先行印刷がより頻繁に投稿される論文や,より混み合った研究領域の論文,短い期間の論文に関連していることが明らかとなった。 以上の結果から, LLMは科学文献に広く用いられていることが示唆された。

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