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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07016v4
• Date: Wed, 19 Feb 2025 22:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 13:23:53.207986
• 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: 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。 我々は2010年から2024年にかけての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。 我々は,LLM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て,科学文献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: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• 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, we present an unbiased, large-scale approach: 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. This excess word analysis suggests that at least 10% of 2024 abstracts were processed with LLMs. This lower bound differed across disciplines, countries, and journals, reaching 30% for some sub-corpora. We show that LLMs have had an unprecedented impact on the scientific literature, 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? 我々は,2010年から2024年にかけての1400万のPubMed抽象語の語彙変化を調査し,LLMの出現が,あるスタイル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。 この過剰な単語分析は、2024の抽象語のうち少なくとも10%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30%に達した。 我々は,LLM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て,科学文献に前例のない影響を与えていることを示す。

関連論文リスト

• ChatGPT as Linguistic Equalizer? Quantifying LLM-Driven Lexical Shifts in Academic Writing [2.0117661599862164]
  本研究では,ChatGPT が OpenAlex (2020-2024) から280万項目にわたる語彙的複雑性変化を解析し,障壁を緩和し,株式を育むかを検討する。 記事レベルの制御やオーサリングパターン,会場規範を制御した後でも,ChatGPTはNNESによる抽象表現の語彙的複雑さを著しく向上させることを示した。 これらの知見は、ChatGPTが言語格差を減らし、グローバルなアカデミックにおけるエクイティを促進するという因果的証拠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T14:11:24Z)
• Human-LLM Coevolution: Evidence from Academic Writing [0.0]
  We report a marked drop in the frequency of several words before previously identifieded by ChatGPT, such as "delve"。 ChatGPTで好まれる「重要な」単語の頻度は増加し続けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T18:55:56Z)
• Why Does ChatGPT "Delve" So Much? Exploring the Sources of Lexical Overrepresentation in Large Language Models [0.0]
  科学者による大規模言語モデル(LLM)の使用が言語変化の原因であると広く考えられている。 我々は,これらの言語変化を特徴付ける形式的,伝達可能な方法を開発した。 LLM の使用により,科学的な抽象概念の出現が増加する21の焦点単語が検出された。 ヒトのフィードバックからの強化学習が焦点単語の過剰使用に寄与するかどうかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T02:27:59Z)
• Do LLMs write like humans? Variation in grammatical and rhetorical styles [0.7852714805965528]
  大規模言語モデル(LLM)の修辞形式について検討する。 ダグラス・ビーバーの語彙的・文法的・修辞的特徴セットを用いて, LLMと人間との系統的差異を同定した。 このことは、高度な能力にもかかわらず、LLMは人間のスタイルに合うのに苦労していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T15:35:44Z)
• Transforming Scholarly Landscapes: Influence of Large Language Models on Academic Fields beyond Computer Science [77.31665252336157]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) において転換期を迎えた。 本研究は,NLP以外の分野におけるLLMの影響と利用について実験的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T01:32:35Z)
• The Impact of Large Language Models in Academia: from Writing to Speaking [42.1505375956748]
  筆者らは,3万件以上の論文と1,000件以上の機械学習カンファレンスのプレゼンテーションに基づいて,文章や講演の言葉を調査,比較した。 以上の結果から,LLMスタイルの単語である「有意」が抽象語や口頭語ではより頻繁に用いられていることが示唆された。 人社会に対するLLMの暗黙の影響と波及効果に注意を向け、講演への影響が浮上し始めており、将来成長する可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T17:54:16Z)
• LFED: A Literary Fiction Evaluation Dataset for Large Language Models [58.85989777743013]
  元々は中国語で書かれたか、中国語に翻訳された95の文学小説を収集し、数世紀にわたって幅広い話題を扱っている。 質問分類を8つのカテゴリーで定義し,1,304の質問の作成を導く。 我々は、小説の特定の属性(小説の種類、文字番号、出版年など)がLLMのパフォーマンスに与える影響を詳細に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T15:02:24Z)
• Is ChatGPT Transforming Academics' Writing Style? [0.0]
  2018年5月から2024年1月までに提出された100万件のarXiv論文に基づいて,ChatGPTの文章スタイルのテキスト密度を要約で評価した。 大規模言語モデル (LLM) はChatGPTによって表現され, arXiv の抽象概念に影響を及ぼしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T17:41:05Z)
• Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers [99.67983375899719]
  2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオジャーナルで950,965の論文をまとめて、体系的で大規模な分析を行った。 計算機科学の論文では, LLMの使用が着実に増加し, 最大, 最速の成長が観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T17:45:15Z)
• Beware of Words: Evaluating the Lexical Diversity of Conversational LLMs using ChatGPT as Case Study [3.0059120458540383]
  対話型大言語モデル(LLM)が生成するテキストの語彙的リッチ性の評価と,それがモデルパラメータにどのように依存するかを検討する。 その結果、語彙豊かさがChatGPTのバージョンと、そのパラメータのいくつか、例えば存在ペナルティやモデルに割り当てられた役割にどのように依存しているかが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T13:41:17Z)
• Large Language Models: A Survey [69.72787936480394]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。 LLMの汎用言語理解と生成能力は、膨大なテキストデータに基づいて数十億のモデルのパラメータを訓練することで得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:37:09Z)
• A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models [7.705767540805267]
  大きな言語モデル(LLM)は、人間のようなテキストを書く能力の進歩を続けている。 重要な課題は、事実に見えるが根拠のないコンテンツを生み出すことを幻覚させる傾向にある。 本稿では,LLMにおける幻覚を緩和するために開発された32以上の技術について調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T17:56:30Z)
• How should the advent of large language models affect the practice of science? [51.62881233954798]
  大規模言語モデルの出現は科学の実践にどのように影響を与えるべきか? 我々は4つの科学者グループを招待し、この質問を反映し、彼らの見解を共有し、議論をおこなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T10:45:12Z)
• The Ups and Downs of Large Language Model Inference with Vocabulary Trimming by Language Heuristics [74.99898531299148]
  本研究は,興味のある言語への埋め込みエントリを制限し,時間と記憶効率を高めることによる語彙トリミング(VT)について検討する。 Unicodeベースのスクリプトフィルタリングとコーパスベースの選択という2つの言語を異なる言語ファミリやサイズに適用する。 その結果、VTは小型モデルのメモリ使用量を50%近く削減し、生成速度が25%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:35:50Z)
• "Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in LLM-Generated Reference Letters [97.11173801187816]
  大規模言語モデル(LLM)は、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。 本稿では, LLM 生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T16:12:57Z)
• Chain-of-Dictionary Prompting Elicits Translation in Large Language Models [100.47154959254937]
  大規模言語モデル(LLM)は多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)において驚くほど優れた性能を示した 入力単語のサブセットに対する多言語辞書の連鎖による事前知識でLLMを拡張して翻訳能力を引き出す新しい方法であるCoDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T05:19:47Z)

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。