論文の概要: What is the Role of Large Language Models in the Evolution of Astronomy Research?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20252v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 16:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 11:58:29.531964
- Title: What is the Role of Large Language Models in the Evolution of Astronomy Research?
- Title（参考訳）: 天文学研究の発展における大規模言語モデルの役割
- Authors: Morgan Fouesneau, Ivelina G. Momcheva, Urmila Chadayammuri, Mariia Demianenko, Antoine Dumont, Raphael E. Hviding, K. Angelique Kahle, Nadiia Pulatova, Bhavesh Rajpoot, Marten B. Scheuck, Rhys Seeburger, Dmitry Semenov, Jaime I. Villaseñor,
- Abstract要約: ChatGPTや他の最先端の大規模言語モデル(LLM)は、急速に複数のフィールドを変換している。
これらのモデルは、一般に広大なデータセットに基づいて訓練され、人間のようなテキスト生成能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ChatGPT and other state-of-the-art large language models (LLMs) are rapidly transforming multiple fields, offering powerful tools for a wide range of applications. These models, commonly trained on vast datasets, exhibit human-like text generation capabilities, making them useful for research tasks such as ideation, literature review, coding, drafting, and outreach. We conducted a study involving 13 astronomers at different career stages and research fields to explore LLM applications across diverse tasks over several months and to evaluate their performance in research-related activities. This work was accompanied by an anonymous survey assessing participants' experiences and attitudes towards LLMs. We provide a detailed analysis of the tasks attempted and the survey answers, along with specific output examples. Our findings highlight both the potential and limitations of LLMs in supporting research while also addressing general and research-specific ethical considerations. We conclude with a series of recommendations, emphasizing the need for researchers to complement LLMs with critical thinking and domain expertise, ensuring these tools serve as aids rather than substitutes for rigorous scientific inquiry.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTや他の最先端の大規模言語モデル(LLM)は、複数のフィールドを急速に変換し、幅広いアプリケーションに強力なツールを提供している。
これらのモデルは、一般に広大なデータセットに基づいて訓練され、人間のようなテキスト生成能力を示し、アイデア、文献レビュー、コーディング、ドラフト、アウトリーチなどの研究タスクに有用である。
我々は、異なるキャリア段階の13人の天文学者と研究分野を対象に、数ヶ月にわたって多種多様タスクにわたるLLM応用を探索し、研究活動におけるその性能を評価するために調査を行った。
この研究には、参加者のLSMに対する経験と態度を評価する匿名調査が伴った。
提案した課題と調査回答の詳細な分析と,具体的なアウトプット例を提供する。
本研究はLLMの可能性と限界を明らかにするとともに,一般および研究特有の倫理的考察にも対処する。
我々は、LLMを批判的思考とドメインの専門知識で補完する必要性を強調し、これらのツールが厳格な科学的調査の代用としてではなく、援助として機能することを保証して、一連の勧告で締めくくります。
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