論文の概要: Transforming Scholarly Landscapes: Influence of Large Language Models on Academic Fields beyond Computer Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19508v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 01:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:47:59.953269
• Title: Transforming Scholarly Landscapes: Influence of Large Language Models on Academic Fields beyond Computer Science
• Title（参考訳）: ランドスケープの変容 : 大規模言語モデルがコンピュータ科学以外の学術分野に与える影響
• Authors: Aniket Pramanick, Yufang Hou, Saif M. Mohammad, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) において転換期を迎えた。 本研究は,NLP以外の分野におけるLLMの影響と利用について実験的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.31665252336157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have ushered in a transformative era in Natural Language Processing (NLP), reshaping research and extending NLP's influence to other fields of study. However, there is little to no work examining the degree to which LLMs influence other research fields. This work empirically and systematically examines the influence and use of LLMs in fields beyond NLP. We curate $106$ LLMs and analyze $\sim$$148k$ papers citing LLMs to quantify their influence and reveal trends in their usage patterns. Our analysis reveals not only the increasing prevalence of LLMs in non-CS fields but also the disparities in their usage, with some fields utilizing them more frequently than others since 2018, notably Linguistics and Engineering together accounting for $\sim$$45\%$ of LLM citations. Our findings further indicate that most of these fields predominantly employ task-agnostic LLMs, proficient in zero or few-shot learning without requiring further fine-tuning, to address their domain-specific problems. This study sheds light on the cross-disciplinary impact of NLP through LLMs, providing a better understanding of the opportunities and challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の転換期を辿り、研究を再構築し、NLPの影響を他の研究分野にまで広げてきた。 しかし、LLMが他の研究分野にどのような影響を及ぼすかを調べる研究はほとんどない。 この研究は、NLP以外の分野におけるLSMの影響と利用を経験的かつ体系的に検証する。 LLMを引用し、その影響を定量化し、使用パターンの傾向を明らかにするために、116ドルのLLMをキュレートし、$\sim$148kの論文を分析します。 我々の分析では、非CS分野におけるLLMの普及だけでなく、その利用状況の相違も明らかであり、2018年以降の他の分野よりも利用頻度が高い分野もあり、特に言語学と工学が共にLLM引用の$\sim$45\%を計上している。 さらに,これらの分野のほとんどが,ドメイン固有の問題に対処するために,さらなる微調整を必要とせず,ゼロあるいは少数ショット学習に熟練したタスク非依存のLLMを主に採用していることが示唆された。 本研究は,LPMによるNLPの学際的影響に光を当て,その機会と課題をより深く理解するものである。

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