論文の概要: PersonaFlow: Boosting Research Ideation with LLM-Simulated Expert Personas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12538v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 07:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:30:28.473526
• Title: PersonaFlow: Boosting Research Ideation with LLM-Simulated Expert Personas
• Title（参考訳）: ペルソナフロー: LLMを模擬した専門家ペルソナによる研究思想の育成
• Authors: Yiren Liu, Pranav Sharma, Mehul Jitendra Oswal, Haijun Xia, Yun Huang,
• Abstract要約: 研究アイデアを支援するためにペルソナシミュレーションを用いたLLMシステムであるペルソナフローを紹介する。 以上の結果から,複数のペルソナをアイデア作成中に使用すると,ユーザ認識の質が著しく向上することが示唆された。 ユーザのペルソナカスタマイズインタラクションは、生成したアイデアのコントロールとリコールの感覚を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.593617990325528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing novel interdisciplinary research ideas often requires discussions and feedback from experts across different domains. However, obtaining timely inputs is challenging due to the scarce availability of domain experts. Recent advances in Large Language Model (LLM) research have suggested the feasibility of utilizing LLM-simulated expert personas to support research ideation. In this study, we introduce PersonaFlow, an LLM-based system using persona simulation to support the ideation stage of interdisciplinary scientific discovery. Our findings indicate that using multiple personas during ideation significantly enhances user-perceived quality of outcomes (e.g., relevance of critiques, creativity of research questions) without increasing cognitive load. We also found that users' persona customization interactions significantly improved their sense of control and recall of generated ideas. Based on the findings, we discuss highlighting ethical concerns, including potential over-reliance and cognitive biases, and suggest design implications for leveraging LLM-simulated expert personas to support research ideation when human expertise is inaccessible.
• Abstract（参考訳）: 新たな学際的な研究のアイデアを開発するには、さまざまな分野の専門家による議論とフィードバックが必要となることが多い。 しかし、ドメインの専門家が不足しているため、タイムリーなインプットを得るのは難しい。 大規模言語モデル(LLM)研究の最近の進歩は、LLMを模擬した専門家ペルソナを研究思想に活用する可能性を示している。 本研究では,パーソナシミュレーションを用いたLLMシステムであるPersonaFlowを紹介し,学際的な科学的発見の構想段階を支援する。 その結果,複数のペルソナの使用は,認知負荷を増大させることなく,ユーザの認識した結果の質(例えば,批判の妥当性,研究課題の創造性)を著しく向上させることが示唆された。 また、ユーザのペルソナカスタマイズインタラクションによって、生成したアイデアの制御とリコールの感覚が大幅に向上することが判明した。 本研究は,LLMを模擬した専門家ペルソナを応用し,人間の専門知識が利用できない場合に研究思想を支援するための設計上の意義を考察する。

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