Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Future of Scientific Publishing: Automated Article Generation

論文の概要: The Future of Scientific Publishing: Automated Article Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17586v1
Date: Thu, 11 Apr 2024 16:47:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-05 18:04:17.060442
Title: The Future of Scientific Publishing: Automated Article Generation
Title（参考訳）: 科学出版の未来:自動記事生成
Authors: Jeremy R. Harper,
Abstract要約: 本研究では,Python コードからの学術論文の自動生成を目的とした,大規模言語モデル(LLM)プロンプトを活用した新しいソフトウェアツールを提案する。 Pythonは基本的な概念実証として機能するが、基盤となる方法論とフレームワークは、さまざまなGitHubリポジトリにまたがる適応性を示している。この開発は高度な言語モデルエージェントに頼らずに達成され、一貫性と総合的な学術的コンテンツの自動生成において高い忠実性を確保した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This study introduces a novel software tool leveraging large language model (LLM) prompts, designed to automate the generation of academic articles from Python code a significant advancement in the fields of biomedical informatics and computer science. Selected for its widespread adoption and analytical versatility, Python served as a foundational proof of concept; however, the underlying methodology and framework exhibit adaptability across various GitHub repo's underlining the tool's broad applicability (Harper 2024). By mitigating the traditionally time-intensive academic writing process, particularly in synthesizing complex datasets and coding outputs, this approach signifies a monumental leap towards streamlining research dissemination. The development was achieved without reliance on advanced language model agents, ensuring high fidelity in the automated generation of coherent and comprehensive academic content. This exploration not only validates the successful application and efficiency of the software but also projects how future integration of LLM agents which could amplify its capabilities, propelling towards a future where scientific findings are disseminated more swiftly and accessibly.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)のプロンプトを活用する新しいソフトウェアツールを紹介し,Pythonコードからの学術論文の自動生成をバイオメディカル情報学と計算機科学の分野で大きく進歩させる。広く採用され、分析的な汎用性のために選択されたPythonは、基本的な概念実証として機能したが、基本的な方法論とフレームワークは、ツールの広範な適用性(Harper 2024)を基盤として、さまざまなGitHubリポジトリにまたがる適応性を示している。特に複雑なデータセットと符号化出力の合成において、従来の時間集約的な学術的記述プロセスを緩和することにより、このアプローチは研究普及の合理化に向けた重要な飛躍を意味している。この開発は高度な言語モデルエージェントに頼らずに達成され、一貫性と総合的な学術的コンテンツの自動生成において高い忠実性が保証された。この調査は、ソフトウェアの適用と効率性の成功を実証するだけでなく、将来のLCMエージェントの統合によってその能力を増幅し、科学的な発見がより迅速かつアクセシブルに拡散される未来に向けて進むことを予測している。

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