論文の概要: Apprentices to Research Assistants: Advancing Research with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06404v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 15:53:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:11:18.443285
- Title: Apprentices to Research Assistants: Advancing Research with Large Language Models
- Title(参考訳): 研究助手へのアプローチ:大規模言語モデルによる研究の促進
- Authors: M. Namvarpour, A. Razi,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in various research domains. This article examines their potential through a literature review and firsthand experimentation. While LLMs offer benefits like cost-effectiveness and efficiency, challenges such as prompt tuning, biases, and subjectivity must be addressed. The study presents insights from experiments utilizing LLMs for qualitative analysis, highlighting successes and limitations. Additionally, it discusses strategies for mitigating challenges, such as prompt optimization techniques and leveraging human expertise. This study aligns with the 'LLMs as Research Tools' workshop's focus on integrating LLMs into HCI data work critically and ethically. By addressing both opportunities and challenges, our work contributes to the ongoing dialogue on their responsible application in research.
- Abstract(参考訳): 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。
LLMはコスト効率や効率性などの利点を提供するが、迅速なチューニングやバイアス、主観性といった課題に対処する必要がある。
本研究は, LLMを用いた定性解析実験から得られた知見から, 成功と限界を明らかにする。
さらに、迅速な最適化技術や人間の専門知識の活用など、課題を軽減するための戦略についても論じている。
本研究は,「LLMs as Research Tools」ワークショップにおいて,批判的かつ倫理的にLLMをHCIデータ作業に統合することに焦点を当てたものである。
機会と課題の両方に対処することで、我々の研究は研究における責任ある応用に関する継続的な対話に寄与します。
関連論文リスト
- Automating Research Synthesis with Domain-Specific Large Language Model Fine-Tuning [0.9110413356918055]
本研究は,SLR(Systematic Literature Reviews)の自動化にLLM(Funture-Tuned Large Language Models)を用いた先駆的研究である。
本研究は,オープンソースLLMとともに最新の微調整手法を採用し,SLRプロセスの最終実行段階を自動化するための実用的で効率的な手法を実証した。
その結果, LLM応答の精度は高く, 既存のPRISMAコンフォーミングSLRの複製により検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T00:08:29Z) - Large Language Model for Vulnerability Detection and Repair: Literature Review and the Road Ahead [12.324949480085424]
現在、脆弱性の検出と修復にLarge Language Modelsの利用に焦点を当てた調査は行われていない。
このレビューは、SE、AI、およびセキュリティカンファレンスおよびジャーナルをリードする研究成果を含み、21の異なる会場で発行された36の論文をカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T07:27:33Z) - Acceleron: A Tool to Accelerate Research Ideation [15.578814192003437]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T10:20:06Z) - A Case Study on Test Case Construction with Large Language Models:
Unveiling Practical Insights and Challenges [2.7029792239733914]
本稿では,ソフトウェア工学の文脈におけるテストケース構築における大規模言語モデルの適用について検討する。
定性分析と定量分析の混合により, LLMが試験ケースの包括性, 精度, 効率に与える影響を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T20:59:02Z) - Efficient Large Language Models: A Survey [46.61952262803192]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、言語生成、複雑な推論といった重要なタスクにおいて顕著な能力を示している。
これらの能力には、彼らが要求する膨大なリソースが伴い、効率の課題に対処する効果的なテクニックを開発することの強いニーズが浮かび上がっています。
文献を3つの主要なカテゴリからなる分類学で整理し、異なるが相互に相互に繋がる効率的なLLMのトピックを網羅する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-06T19:18:42Z) - 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) - Exploring the Cognitive Knowledge Structure of Large Language Models: An
Educational Diagnostic Assessment Approach [50.125704610228254]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示すだけでなく、知性の火花も示している。
近年の研究では、人間の試験における能力の評価に焦点が当てられ、異なる領域における彼らの印象的な能力を明らかにしている。
ブルーム分類に基づく人体検査データセットであるMoocRadarを用いて評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T09:55:45Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T15:35:16Z) - SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities
of Large Language Models [72.92461995173201]
拡張ベンチマークスイートSciBench for Large Language Model (LLM)を導入する。
SciBenchには、数学、化学、物理学の分野から、さまざまな大学レベルの科学的問題を含むデータセットが含まれている。
その結果、現在のLLMは満足のいく性能を達成できないことが判明し、全体のスコアは43.22%に過ぎなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T07:01:57Z) - A Comprehensive Overview of Large Language Models [68.22178313875618]
大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。
本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T20:01:52Z)
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。