論文の概要: Chain of Ideas: Revolutionizing Research in Novel Idea Development with LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13185v1
- Date: Thu, 17 Oct 2024 03:26:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:22:04.385889
- Title: Chain of Ideas: Revolutionizing Research in Novel Idea Development with LLM Agents
- Title(参考訳): アイデアの連鎖: LLMエージェントを用いた新しいアイデア開発における研究の革新
- Authors: Long Li, Weiwen Xu, Jiayan Guo, Ruochen Zhao, Xinxuan Li, Yuqian Yuan, Boqiang Zhang, Yuming Jiang, Yifei Xin, Ronghao Dang, Deli Zhao, Yu Rong, Tian Feng, Lidong Bing,
- Abstract要約: 科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。
大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、新しい研究のアイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。
本研究では, チェーン構造に関連文献を整理し, 研究領域の進展を効果的に反映する, LLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas(CoI)エージェントを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 62.378453780979214
- License:
- Abstract: Effective research ideation is a critical step for scientific research. However, the exponential increase in scientific literature makes it challenging for researchers to stay current with recent advances and identify meaningful research directions. Recent developments in large language models~(LLMs) suggest a promising avenue for automating the generation of novel research ideas. However, existing methods for idea generation either trivially prompt LLMs or directly expose LLMs to extensive literature without indicating useful information. Inspired by the research process of human researchers, we propose a Chain-of-Ideas~(CoI) agent, an LLM-based agent that organizes relevant literature in a chain structure to effectively mirror the progressive development in a research domain. This organization facilitates LLMs to capture the current advancements in research, thereby enhancing their ideation capabilities. Furthermore, we propose Idea Arena, an evaluation protocol that can comprehensively evaluate idea generation methods from different perspectives, aligning closely with the preferences of human researchers. Experimental results indicate that the CoI agent consistently outperforms other methods and shows comparable quality as humans in research idea generation. Moreover, our CoI agent is budget-friendly, with a minimum cost of \$0.50 to generate a candidate idea and its corresponding experimental design.
- Abstract(参考訳): 効果的な研究思想は科学研究にとって重要なステップである。
しかし、科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。
大規模言語モデル~(LLM)の最近の発展は、新しい研究アイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。
しかし、既存のアイデア生成手法は、LLMを自明にプロンプトするか、有用な情報を示さずにLLMを直接文献に公開するかのどちらかである。
人間の研究者の研究プロセスに触発されて,本研究領域の進展を効果的に反映するために,連鎖構造に関連文献を整理するLLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas〜(CoI)エージェントを提案する。
この組織は、LLMが現在の研究の進歩を捉え、アイデアの能力を高めるのに役立ちます。
さらに、異なる視点からアイデア生成手法を総合的に評価し、人間の好みに忠実に適合する評価プロトコルであるIdean Arenaを提案する。
実験の結果,CoIエージェントは他の手法よりも優れており,研究アイデア生成において人間に匹敵する品質を示していることがわかった。
さらに, 当社のCoIエージェントは, 最低費用が0.50ドルであり, 候補となるアイデアとそれに対応する実験設計を生成する。
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) - Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation [48.29699224989952]
VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。
このマルチエージェントアプローチは、新規で影響力のある科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-12T07:16:22Z) - From Linguistic Giants to Sensory Maestros: A Survey on Cross-Modal Reasoning with Large Language Models [56.9134620424985]
クロスモーダル推論(CMR)は、より高度な人工知能システムへの進化における重要な能力として、ますます認識されている。
CMRタスクに取り組むためにLLM(Large Language Models)をデプロイする最近のトレンドは、その有効性を高めるためのアプローチの新たな主流となっている。
本調査では,LLMを用いてCMRで適用された現在の方法論を,詳細な3階層分類に分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T02:51:54Z) - Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。
LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-06T08:25:03Z) - 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) - Acceleron: A Tool to Accelerate Research Ideation [15.578814192003437]
Acceleronは、研究ライフサイクルの異なるフェーズのための研究アクセラレータである。
これは、新しい研究課題を含む包括的な研究提案の定式化を通じて、研究者を導くものである。
我々はLarge Language Models(LLM)の推論とドメイン固有のスキルを活用してエージェントベースのアーキテクチャを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T10:20:06Z) - From Prompt Engineering to Prompt Science With Human in the Loop [12.230632679443364]
本稿では、それに対応する定性的な方法を通じて、コードブック構築にインスパイアされた新しい方法論を提案する。
研究者の集合が、厳密なラベル付け、検討、文書化のプロセスを通じて、主観性を排除し、生成プロセスに透明性と複製性をもたらす方法を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T01:37:36Z) - A Comprehensive Overview of Large Language Models [68.22178313875618]
大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。
本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T20:01:52Z)
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。