論文の概要: Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07016v3
• Date: Fri, 14 Feb 2025 11:01:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:05.474933
• Title: Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary
• Title（参考訳）: 余剰語彙によるバイオメディカル出版物におけるLCM支援書記への展開
• Authors: Dmitry Kobak, Rita González-Márquez, Emőke-Ágnes Horvát, Jan Lause,
• Abstract要約: ChatGPTのような大きな言語モデル(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。 PubMedによる2010年から2024年にかけての1500万以上のバイオメディカル・抽象化の語彙変化について検討した。 バイオメディカル研究におけるLCMは,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,科学的な執筆に前例のない影響を与えていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.58733012283457
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) like ChatGPT can generate and revise text with human-level performance. These models come with clear limitations: they can produce inaccurate information, reinforce existing biases, and be easily misused. Yet, many scientists use them for their scholarly writing. But how wide-spread is such LLM usage in the academic literature? To answer this question for the field of biomedical research, we present an unbiased, large-scale approach: we study vocabulary changes in over 15 million biomedical abstracts from 2010--2024 indexed by PubMed, and show how the appearance of LLMs led to an abrupt increase in the frequency of certain style words. This excess word analysis suggests that at least 13.5% of 2024 abstracts were processed with LLMs. This lower bound differed across disciplines, countries, and journals, reaching 40% for some subcorpora. We show that LLMs have had an unprecedented impact on scientific writing in biomedical research, surpassing the effect of major world events such as the Covid pandemic.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大きな言語モデル(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。 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に用いている。 しかし、学術文献におけるLLMの利用はどの程度広範に行われているのか? バイオメディカル・リサーチの分野におけるこの問題に対処するため,2010年から2024年にかけての1500万以上のバイオメディカル・抽象語の語彙変化をPubMedが分析し,LLMの出現が,あるスタイルの単語の頻度の急激な増加につながったことを示す。 この過剰な単語分析は、2024の抽象語のうち少なくとも13.5%がLLMで処理されたことを示唆している。 この下限は分野、国、雑誌によって異なり、いくつかのサブコーポラでは40%に達した。 バイオメディカル研究におけるLCMは,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,科学的な執筆に前例のない影響を与えていることを示す。

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