論文の概要: ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07738v2
• Date: Sun, 09 Feb 2025 08:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:28:05.802832
• Title: ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models
• Title（参考訳）: ResearchAgent: 大規模言語モデルによる科学文献の反復的研究思想生成
• Authors: Jinheon Baek, Sujay Kumar Jauhar, Silviu Cucerzan, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。 ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.08917291606421
• License:
• Abstract: The pace of scientific research, vital for improving human life, is complex, slow, and needs specialized expertise. Meanwhile, novel, impactful research often stems from both a deep understanding of prior work, and a cross-pollination of ideas across domains and fields. To enhance the productivity of researchers, we propose ResearchAgent, which leverages the encyclopedic knowledge and linguistic reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) to assist them in their work. This system automatically defines novel problems, proposes methods and designs experiments, while iteratively refining them based on the feedback from collaborative LLM-powered reviewing agents. Specifically, starting with a core scientific paper, ResearchAgent is augmented not only with relevant publications by connecting information over an academic graph but also entities retrieved from a knowledge store derived from shared underlying concepts mined across numerous papers. Then, mimicking a scientific approach to improving ideas with peer discussions, we leverage multiple LLM-based ReviewingAgents that provide reviews and feedback via iterative revision processes. These reviewing agents are instantiated with human preference-aligned LLMs whose criteria for evaluation are elicited from actual human judgments via LLM prompting. We experimentally validate our ResearchAgent on scientific publications across multiple disciplines, showing its effectiveness in generating novel, clear, and valid ideas based on both human and model-based evaluation results. Our initial foray into AI-mediated scientific research has important implications for the development of future systems aimed at supporting researchers in their ideation and operationalization of novel work.
• Abstract（参考訳）: 科学的研究のペースは、人間の生活を改善するために不可欠であり、複雑で遅く、専門的な専門知識を必要としている。 一方、新規で影響力のある研究は、しばしば、以前の研究の深い理解と、ドメインや分野をまたいだアイデアの相互補完の両方から生じる。 研究者の生産性を高めるために,大規模言語モデル(LLM)の百科事典的知識と言語推論能力を活用して研究を支援するResearchAgentを提案する。 本システムは,新たな問題を自動で定義し,手法と設計実験を提案し,協調LLMによるレビューエージェントからのフィードバックに基づいて反復的に修正する。 具体的には、中核的な科学論文から始めて、ResearchAgentは学術的なグラフ上の情報を接続することによって、関連する出版物だけでなく、多くの論文にまたがる共有基盤概念から抽出された知識ストアから取得されたエンティティも拡張している。 そして、ピアディスカッションによるアイデア改善のための科学的アプローチを模倣し、複数のLCMベースのReviewingAgentsを活用し、反復的なリビジョンプロセスを通じてレビューとフィードバックを提供する。 これらの評価剤は、LLMプロンプトを介して実際の人的判断から評価基準を導出するヒト好適なLDMを用いてインスタンス化される。 我々は,複数の分野にわたる学術出版物に関するResearchAgentを実験的に検証し,人間とモデルに基づく評価結果に基づいて,新規で明瞭で有効なアイデアを創出する上での有効性を示した。 AIを利用した科学研究への最初の取り組みは、研究者が新しい作品の構想と運用を支援することを目的とした将来のシステム開発に重要な意味を持つ。

関連論文リスト

• IdeaBench: Benchmarking Large Language Models for Research Idea Generation [19.66218274796796]
  大規模言語モデル(LLM)は、人々が人工知能(AI)システムと対話する方法を変革した。 包括的データセットと評価フレームワークを含むベンチマークシステムであるIdeanBenchを提案する。 私たちのデータセットは、さまざまな影響力のある論文のタイトルと要約と、参照された作品で構成されています。 まず、GPT-4oを用いて、新規性や実現可能性などのユーザ固有の品質指標に基づいて、アイデアをランク付けし、スケーラブルなパーソナライズを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:04:59Z)
• 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)
• Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System [62.832818186789545]
  Virtual Scientists (VirSci) は、科学研究に固有のチームワークを模倣するために設計されたマルチエージェントシステムである。 VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 このマルチエージェントアプローチは、新しい科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:16:22Z)
• 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)
• 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)
• 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)
• ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate [57.71597869337909]
  われわれはChatEvalと呼ばれるマルチエージェントの審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価する。 分析の結果,ChatEvalは単なるテキストスコアリングを超越し,信頼性評価のための人間模倣評価プロセスを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:13:04Z)

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。