論文の概要: Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04109v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 08:25:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:25:56.273271
• Title: Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers
• Title（参考訳）: LLMは新たな研究思想を創出できるのか? 100人以上のNLP研究者による大規模人間研究
• Authors: Chenglei Si, Diyi Yang, Tatsunori Hashimoto,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.26363107905344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have sparked optimism about their potential to accelerate scientific discovery, with a growing number of works proposing research agents that autonomously generate and validate new ideas. Despite this, no evaluations have shown that LLM systems can take the very first step of producing novel, expert-level ideas, let alone perform the entire research process. We address this by establishing an experimental design that evaluates research idea generation while controlling for confounders and performs the first head-to-head comparison between expert NLP researchers and an LLM ideation agent. By recruiting over 100 NLP researchers to write novel ideas and blind reviews of both LLM and human ideas, we obtain the first statistically significant conclusion on current LLM capabilities for research ideation: we find LLM-generated ideas are judged as more novel (p < 0.05) than human expert ideas while being judged slightly weaker on feasibility. Studying our agent baselines closely, we identify open problems in building and evaluating research agents, including failures of LLM self-evaluation and their lack of diversity in generation. Finally, we acknowledge that human judgements of novelty can be difficult, even by experts, and propose an end-to-end study design which recruits researchers to execute these ideas into full projects, enabling us to study whether these novelty and feasibility judgements result in meaningful differences in research outcome.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、科学的な発見を加速する可能性に対する楽観主義を喚起し、新しいアイデアを自律的に生成し、検証する研究エージェントを提唱する研究が増えている。 それにもかかわらず、LLMシステムが新しい専門家レベルのアイデアを創出する第一歩を踏み出すことができるという評価は行われていない。 本研究は,共同創設者のコントロールをしながら研究アイデア生成を評価し,専門家NLP研究者とLLMアイデアエージェントとの直接比較を行う実験的な設計を確立することにより,この問題に対処する。 100人以上のNLP研究者を雇い、新しいアイデアとLLMと人間のアイデアの盲点レビューを書くことで、研究アイデアのための現在のLLM能力に関する最初の統計的に重要な結論を得る。 LLMの自己評価の失敗や世代における多様性の欠如など,研究エージェントの構築と評価におけるオープンな問題を明らかにする。 最後に, 新規性の人的判断は専門家でも困難であることを認め, 研究成果に有意な違いをもたらすかどうかを調査し, 研究者を全面的なプロジェクトとして採用するエンド・ツー・エンドの研究設計を提案する。

関連論文リスト

• Satori: Reinforcement Learning with Chain-of-Action-Thought Enhances LLM Reasoning via Autoregressive Search [57.28671084993782]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる顕著な推論能力を示している。 近年の研究では、テスト時間計算の増加はLLMの推論能力を高めることが示されている。 そこで我々は,1)COAT推論形式を内部化するための小規模な形式調整段階,2)強化学習を活用した大規模自己改善段階を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T17:26:58Z)
• Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants [26.588095150057384]
  Agent Laboratoryは、研究プロセス全体を完了できる自律的なフレームワークである。 人間が提案する研究アイデアを受け入れ、文学的レビュー、実験、レポート作成という3つの段階を進む。 エージェント・ラボラトリーは研究費を大幅に削減し、従来の自律的な研究方法に比べて84%の削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T01:58:42Z)
• IdeaBench: Benchmarking Large Language Models for Research Idea Generation [19.66218274796796]
  大規模言語モデル(LLM)は、人々が人工知能(AI)システムと対話する方法を変革した。 包括的データセットと評価フレームワークを含むベンチマークシステムであるIdeanBenchを提案する。 私たちのデータセットは、さまざまな影響力のある論文のタイトルと要約と、参照された作品で構成されています。 まず、GPT-4oを用いて、新規性や実現可能性などのユーザ固有の品質指標に基づいて、アイデアをランク付けし、スケーラブルなパーソナライズを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:04:59Z)
• AAAR-1.0: Assessing AI's Potential to Assist Research [34.88341605349765]
  AAAR-1.0は,大規模言語モデル(LLM)の性能を評価するためのベンチマークデータセットである。 AAAR-1.0は、以前のベンチマークと大きく異なる2つの主要な方法である: 第一に、明らかに研究指向で、深いドメインの専門知識を必要とするタスク、第二に、研究者が日々従事する主要なアクティビティを反映する研究者指向である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T17:58:29Z)
• Chain of Ideas: Revolutionizing Research Via Novel Idea Development with LLM Agents [64.64280477958283]
  科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、新しい研究のアイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。 本研究では, チェーン構造に関連文献を整理し, 研究領域の進展を効果的に反映する, LLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas(CoI)エージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:26:37Z)
• Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System [62.832818186789545]
  Virtual Scientists (VirSci) は、科学研究に固有のチームワークを模倣するために設計されたマルチエージェントシステムである。 VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 このマルチエージェントアプローチは、新しい科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:16:22Z)
• LLMs Assist NLP Researchers: Critique Paper (Meta-)Reviewing [106.45895712717612]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な生成タスクにおいて顕著な汎用性を示している。 本研究は,NLP研究者を支援するLLMの話題に焦点を当てる。 私たちの知る限りでは、このような包括的な分析を提供するのはこれが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T01:30:22Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。 ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z)

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。