論文の概要: Good Idea or Not, Representation of LLM Could Tell

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13712v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 02:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:46:28.428148
• Title: Good Idea or Not, Representation of LLM Could Tell
• Title（参考訳）: 良いアイデアか、そうでないか、LLMの表現はわかるかもしれない
• Authors: Yi Xu, Bo Xue, Shuqian Sheng, Cheng Deng, Jiaxin Ding, Zanwei Shen, Luoyi Fu, Xinbing Wang, Chenghu Zhou,
• Abstract要約: 我々は、大規模言語モデルの知識を活用し、科学的アイデアのメリットを評価することを目的としたアイデアアセスメントに焦点をあてる。 我々は、このタスクに対する様々なアプローチのパフォーマンスを訓練し評価するために、細心の注意を払って設計された、フルテキストを持つ約4万の原稿からベンチマークデータセットをリリースする。 その結果, 大規模言語モデルの表現は, 生成出力よりもアイデアの価値を定量化する可能性が高いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.36317971482755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the ever-expanding landscape of academic research, the proliferation of ideas presents a significant challenge for researchers: discerning valuable ideas from the less impactful ones. The ability to efficiently evaluate the potential of these ideas is crucial for the advancement of science and paper review. In this work, we focus on idea assessment, which aims to leverage the knowledge of large language models to assess the merit of scientific ideas. First, we investigate existing text evaluation research and define the problem of quantitative evaluation of ideas. Second, we curate and release a benchmark dataset from nearly four thousand manuscript papers with full texts, meticulously designed to train and evaluate the performance of different approaches to this task. Third, we establish a framework for quantifying the value of ideas by employing representations in a specific layer of large language models. Experimental results show that the scores predicted by our method are relatively consistent with those of humans. Our findings suggest that the representations of large language models hold more potential in quantifying the value of ideas than their generative outputs, demonstrating a promising avenue for automating the idea assessment process.
• Abstract（参考訳）: 学術研究の分野では、アイデアの拡散は研究者にとって重要な課題である。 これらのアイデアの可能性を効果的に評価する能力は、科学や論文のレビューの進展に不可欠である。 本研究では,大規模言語モデルの知識を活用し,科学的思考のメリットを評価することを目的としたアイデアアセスメントに焦点を当てる。 まず,既存のテキスト評価研究を調査し,アイデアの量的評価の問題を定義する。 第2に、このタスクに対する様々なアプローチのパフォーマンスを正確にトレーニングし評価するために設計された、フルテキストの400近い原稿からベンチマークデータセットをキュレートし、リリースする。 第3に,大規模言語モデルの特定の層に表現を用いることで,アイデアの価値を定量化する枠組みを確立する。 実験結果から,本手法で予測したスコアはヒトと比較的一致していることがわかった。 その結果, 大規模言語モデルの表現は, 生成出力よりもアイデアの価値を定量化する可能性が高く, アイデアアセスメントプロセスの自動化に期待できる道筋であることが示唆された。

関連論文リスト

• 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)
• Optimizing the role of human evaluation in LLM-based spoken document summarization systems [0.0]
  生成AIコンテンツに適した音声文書要約のための評価パラダイムを提案する。 実験設計における堅牢性, 再現性, 信頼性を確保するために, 詳細な評価基準とベストプラクティスガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T18:37:14Z)
• A Novel Mathematical Framework for Objective Characterization of Ideas through Vector Embeddings in LLM [0.0]
  本研究では,CAIシステムや人間によって生み出されるアイデアの多元性を客観的に評価するための,自動解析のための包括的数学的枠組みを提案する。 UMAP,DBSCAN,PCAなどのツールを用いて,アイデアを高次元ベクトルに変換し,それらの多様性を定量的に測定することにより,提案手法は最も有望なアイデアを選択する信頼性と客観的な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:10:29Z)
• ConSiDERS-The-Human Evaluation Framework: Rethinking Human Evaluation for Generative Large Language Models [53.00812898384698]
  生成型大規模言語モデル(LLM)の人間による評価は多分野にわたる作業であるべきだと論じる。 認知バイアスが、流動的な情報や真理をいかに説明するか、そして、認識の不確実性が、Likertのような評価スコアの信頼性にどのように影響するかを強調します。 本稿では,ConSiDERS-The-Human評価フレームワークを提案する。一貫性,スコーリング基準,差別化,ユーザエクスペリエンス,責任,スケーラビリティの6つの柱からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T22:45:28Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、大規模言語モデルによる研究アイデア作成エージェントである。 科学文献に基づいて繰り返し精製しながら、問題、方法、実験設計を生成する。 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)
• A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [58.6354685593418]
  本稿では, レビューを評価するために, 記事レベル, フィールド正規化, 大規模言語モデルを用いた書誌指標を提案する。 新たに登場したAI生成の文献レビューも評価されている。 この研究は、文学レビューの現在の課題についての洞察を与え、彼らの開発に向けた今後の方向性を思い起こさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z)
• ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate [57.71597869337909]
  われわれはChatEvalと呼ばれるマルチエージェントの審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価する。 分析の結果,ChatEvalは単なるテキストスコアリングを超越し,信頼性評価のための人間模倣評価プロセスを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:13:04Z)
• Large Language Models are Diverse Role-Players for Summarization Evaluation [82.31575622685902]
  文書要約の品質は、文法や正しさといった客観的な基準と、情報性、簡潔さ、魅力といった主観的な基準で人間の注釈者によって評価することができる。 BLUE/ROUGEのような自動評価手法のほとんどは、上記の次元を適切に捉えることができないかもしれない。 目的と主観の両面から生成されたテキストと参照テキストを比較し,総合的な評価フレームワークを提供するLLMに基づく新しい評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T10:40:59Z)
• An Interdisciplinary Perspective on Evaluation and Experimental Design for Visual Text Analytics: Position Paper [24.586485898038312]
  本稿では,視覚的テキスト分析手法の評価に焦点をあてる。 視覚テキスト分析手法を評価する上で,課題の4つの主要なグループを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T11:47:37Z)

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。