Fugu-MT 論文翻訳(概要): Survey on Reasoning Capabilities and Accessibility of Large Language Models Using Biology-related Questions

論文の概要: Survey on Reasoning Capabilities and Accessibility of Large Language Models Using Biology-related Questions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16891v1
Date: Sat, 11 May 2024 20:25:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 06:51:29.383552
Title: Survey on Reasoning Capabilities and Accessibility of Large Language Models Using Biology-related Questions
Title（参考訳）: 生物学的質問を用いた大規模言語モデルの推論能力とアクセシビリティに関する調査
Authors: Michael Ackerman,
Abstract要約: 本研究は, バイオメディシンおよび大規模言語モデルにおける過去10年間の進歩について論じる。また, 生物医学への自然言語処理技術とツールの統合についても検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This research paper discusses the advances made in the past decade in biomedicine and Large Language Models. To understand how the advances have been made hand-in-hand with one another, the paper also discusses the integration of Natural Language Processing techniques and tools into biomedicine. Finally, the goal of this paper is to expand on a survey conducted last year (2023) by introducing a new list of questions and prompts for the top two language models. Through this survey, this paper seeks to quantify the improvement made in the reasoning abilities in LLMs and to what extent those improvements are felt by the average user. Additionally, this paper seeks to extend research on retrieval of biological literature by prompting the LLM to answer open-ended questions in great depth.
Abstract（参考訳）: 本研究は, バイオメディシンおよび大規模言語モデルにおける過去10年間の進歩について論じる。また, 生物医学への自然言語処理技術とツールの統合についても検討した。最後に、この論文の目的は、昨年(2023年)に行われた調査を拡大し、上位2つの言語モデルに対する新しい質問リストとプロンプトを導入することである。本稿では,LLMにおける推論能力の向上と,それらの改善が平均的ユーザによってどの程度感じられるかについて,定量的に検討する。さらに,本論文は, LLM に対して, オープンエンド質問への回答を深く促すことにより, 生物学的文献の検索に関する研究を拡充することを目的としている。

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