論文の概要: Delving into ChatGPT usage in academic writing through excess vocabulary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07016v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 09:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 19:24:59.166001
• Title: Delving into ChatGPT usage in academic writing through excess vocabulary
• Title（参考訳）: 過剰語彙による書字におけるChatGPTの活用
• Authors: Dmitry Kobak, Rita González-Márquez, Emőke-Ágnes Horvát, Jan Lause,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間レベルのパフォーマンスでテキストを生成し、修正することができる。 しかし、多くの科学者が学術的な執筆を支援するためにそれを使ってきた。 2010年から2024年までの1400万のPubMed抽象語の語彙変化について検討し、LLMの出現がある種の単語の出現頻度の急激な増加につながったことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.58733012283457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent large language models (LLMs) can generate and revise text with human-level performance, and have been widely commercialized in systems like ChatGPT. These models come with clear limitations: they can produce inaccurate information, reinforce existing biases, and be easily misused. Yet, many scientists have been using them to assist their scholarly writing. How wide-spread is LLM usage in the academic literature currently? To answer this question, we use an unbiased, large-scale approach, free from any assumptions on academic LLM usage. We study vocabulary changes in 14 million PubMed abstracts from 2010-2024, and show how the appearance of LLMs led to an abrupt increase in the frequency of certain style words. Our analysis based on excess words usage suggests that at least 10% of 2024 abstracts were processed with LLMs. This lower bound differed across disciplines, countries, and journals, and was as high as 30% for some PubMed sub-corpora. We show that the appearance of LLM-based writing assistants has had an unprecedented impact in the scientific literature, surpassing the effect of major world events such as the Covid pandemic.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルのパフォーマンスでテキストを生成・修正することができ、ChatGPTのようなシステムで広く商業化されている。 これらのモデルには明確な制限があり、不正確な情報を生成し、既存のバイアスを強化し、簡単に誤用できる。 しかし、多くの科学者が学術的な執筆を支援するためにそれを使ってきた。 学術文献におけるLLMの利用状況について この問いに答えるために、学術的なLLMの使用に関する仮定を含まない、偏見のない大規模アプローチを用いる。 2010年から2024年までの1400万のPubMed抽象語の語彙変化について検討し、LLMの出現がある種の単語の出現頻度の急激な増加につながったことを示す。 以上の結果から,2024の抽象語のうち少なくとも10%はLLMで処理されていたことが示唆された。 この下限は分野、国、雑誌によって異なり、PubMedサブコーポラの30%にも達した。 我々は,LLMをベースとした筆記助手の出現が,コビッドパンデミックなどの世界大イベントの影響を超越し,科学文献に前例のない影響を与えていることを示す。

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