論文の概要: The Impact of Large Language Models in Academia: from Writing to Speaking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13686v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:57:35.298728
• Title: The Impact of Large Language Models in Academia: from Writing to Speaking
• Title（参考訳）: 学業における大規模言語モデルの影響--執筆から講演まで
• Authors: Mingmeng Geng, Caixi Chen, Yanru Wu, Dongping Chen, Yao Wan, Pan Zhou,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.1505375956748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly impacting human society, particularly in textual information. Based on more than 30,000 papers and 1,000 presentations from machine learning conferences, we examined and compared the words used in writing and speaking, representing the first large-scale study of how LLMs influence the two main modes of verbal communication and expression within the same group of people. Our empirical results show that LLM-style words such as "significant" have been used more frequently in abstracts and oral presentations. The impact on speaking is beginning to emerge and is likely to grow in the future, calling attention to the implicit influence and ripple effect of LLMs on human society.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特にテキスト情報において、人間の社会にますます影響を与えている。 筆者らは,3万件以上の論文と1,000件以上の機械学習会議のプレゼンテーションに基づいて,LLMが同じグループ内での2つの主要なコミュニケーションと表現のモードにどのように影響するかについて,文章と発話で使用される単語を検証,比較した。 実験結果から,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明らかとなった。 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。

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