論文の概要: LLMs4Synthesis: Leveraging Large Language Models for Scientific Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18812v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 15:04:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 09:08:34.832928
• Title: LLMs4Synthesis: Leveraging Large Language Models for Scientific Synthesis
• Title（参考訳）: LLMs4Synthesis:科学合成のための大規模言語モデルの活用
• Authors: Hamed Babaei Giglou, Jennifer D'Souza, Sören Auer,
• Abstract要約: 本稿では,LLMs4Synthesisフレームワークについて紹介する。 オープンソースとプロプライエタリなLLMの両方を活用しながら、迅速で一貫性があり、文脈的にリッチな科学的洞察の統合の必要性に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16385815610837165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In response to the growing complexity and volume of scientific literature, this paper introduces the LLMs4Synthesis framework, designed to enhance the capabilities of Large Language Models (LLMs) in generating high-quality scientific syntheses. This framework addresses the need for rapid, coherent, and contextually rich integration of scientific insights, leveraging both open-source and proprietary LLMs. It also examines the effectiveness of LLMs in evaluating the integrity and reliability of these syntheses, alleviating inadequacies in current quantitative metrics. Our study contributes to this field by developing a novel methodology for processing scientific papers, defining new synthesis types, and establishing nine detailed quality criteria for evaluating syntheses. The integration of LLMs with reinforcement learning and AI feedback is proposed to optimize synthesis quality, ensuring alignment with established criteria. The LLMs4Synthesis framework and its components are made available, promising to enhance both the generation and evaluation processes in scientific research synthesis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMs4Synthesisフレームワークを導入し,高次言語モデル(LLM)による高品質な科学合成の能力向上を図っている。 このフレームワークは、オープンソースとプロプライエタリなLLMの両方を活用することにより、科学的洞察の迅速で一貫性があり、文脈的にリッチな統合の必要性に対処する。 また、これらの合成の完全性と信頼性を評価する上でのLCMの有効性について検討し、現在の測定基準における不整合を緩和する。 本研究は, 科学論文を処理するための新しい方法論を開発し, 新たな合成タイプを定義し, 合成を評価するための9つの詳細な品質基準を確立することにより, この分野に寄与する。 LLMと強化学習とAIフィードバックの統合は、合成品質を最適化し、確立された基準との整合性を確保するために提案される。 LLMs4Synthesisフレームワークとそのコンポーネントは利用可能であり、科学研究合成における生成および評価プロセスの両方を強化することを約束している。

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