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。

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