論文の概要: Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06185v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 03:26:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 19:10:55.572407
• Title: Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは新しい科学研究のアイデアを解き放てるか?
• Authors: Sandeep Kumar, Tirthankar Ghosal, Vinayak Goyal, Asif Ekbal,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と公開可能なChatGPTは、人工知能を人々の日常生活に組み込む上で、大きな転換点となっている。 本研究は,研究論文からの情報に基づく新たな研究アイデアを創出する上でのLLMの能力について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.225042379570365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: "An idea is nothing more nor less than a new combination of old elements" (Young, J.W.). The widespread adoption of Large Language Models (LLMs) and publicly available ChatGPT have marked a significant turning point in the integration of Artificial Intelligence (AI) into people's everyday lives. This study explores the capability of LLMs in generating novel research ideas based on information from research papers. We conduct a thorough examination of 4 LLMs in five domains (e.g., Chemistry, Computer, Economics, Medical, and Physics). We found that the future research ideas generated by Claude-2 and GPT-4 are more aligned with the author's perspective than GPT-3.5 and Gemini. We also found that Claude-2 generates more diverse future research ideas than GPT-4, GPT-3.5, and Gemini 1.0. We further performed a human evaluation of the novelty, relevancy, and feasibility of the generated future research ideas. This investigation offers insights into the evolving role of LLMs in idea generation, highlighting both its capability and limitations. Our work contributes to the ongoing efforts in evaluating and utilizing language models for generating future research ideas. We make our datasets and codes publicly available.
• Abstract（参考訳）: 「古い要素の新たな組み合わせにすぎません」(Young,J.W.) LLM(Large Language Models)やChatGPT(ChatGPT)の普及は、人工知能(AI)を人々の日常生活に組み込む上で大きな転換点となっている。 本研究は,研究論文からの情報に基づく新たな研究アイデアを創出する上でのLLMの能力について考察する。 5つの領域(例えば、化学、コンピュータ、経済学、医学、物理学)で4つのLLMを徹底的に調べる。 我々は,Claude-2 と GPT-4 が生み出す未来の研究思想が GPT-3.5 や Gemini よりも著者の視点と一致していることを発見した。 また,Claude-2 は GPT-4, GPT-3.5, Gemini 1.0 よりも多種多様な研究アイデアを生み出している。 さらに,創発した未来の研究思想の新規性,妥当性,実現可能性について,人間による評価を行った。 この調査は、アイデア生成におけるLLMの役割の進化に関する洞察を与え、その能力と限界の両方を強調している。 我々の研究は、将来の研究アイデアを生み出すための言語モデルの評価と活用への継続的な取り組みに貢献する。 データセットとコードを公開しています。

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