論文の概要: Good Idea or Not, Representation of LLM Could Tell
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13712v1
- Date: Sat, 07 Sep 2024 02:07:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-09-30 06:32:32.686754
- 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:
- 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。
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