論文の概要: AAAR-1.0: Assessing AI's Potential to Assist Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22394v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 06:44:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:48:22.678553
• Title: AAAR-1.0: Assessing AI's Potential to Assist Research
• Title（参考訳）: AAAR-1.0:AIが研究を支援する可能性を評価する
• Authors: Renze Lou, Hanzi Xu, Sijia Wang, Jiangshu Du, Ryo Kamoi, Xiaoxin Lu, Jian Xie, Yuxuan Sun, Yusen Zhang, Jihyun Janice Ahn, Hongchao Fang, Zhuoyang Zou, Wenchao Ma, Xi Li, Kai Zhang, Congying Xia, Lifu Huang, Wenpeng Yin,
• Abstract要約: AAAR-1.0は,大規模言語モデル(LLM)の性能を評価するためのベンチマークデータセットである。 AAAR-1.0は、以前のベンチマークと大きく異なる2つの主要な方法である: 第一に、明らかに研究指向で、深いドメインの専門知識を必要とするタスク、第二に、研究者が日々従事する主要なアクティビティを反映する研究者指向である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.88341605349765
• License:
• Abstract: Numerous studies have assessed the proficiency of AI systems, particularly large language models (LLMs), in facilitating everyday tasks such as email writing, question answering, and creative content generation. However, researchers face unique challenges and opportunities in leveraging LLMs for their own work, such as brainstorming research ideas, designing experiments, and writing or reviewing papers. In this study, we introduce AAAR-1.0, a benchmark dataset designed to evaluate LLM performance in three fundamental, expertise-intensive research tasks: (i) EquationInference, assessing the correctness of equations based on the contextual information in paper submissions; (ii) ExperimentDesign, designing experiments to validate research ideas and solutions; (iii) PaperWeakness, identifying weaknesses in paper submissions; and (iv) REVIEWCRITIQUE, identifying each segment in human reviews is deficient or not. AAAR-1.0 differs from prior benchmarks in two key ways: first, it is explicitly research-oriented, with tasks requiring deep domain expertise; second, it is researcher-oriented, mirroring the primary activities that researchers engage in on a daily basis. An evaluation of both open-source and proprietary LLMs reveals their potential as well as limitations in conducting sophisticated research tasks. We will keep iterating AAAR-1.0 to new versions.
• Abstract（参考訳）: AIシステム、特に大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する多くの研究が、メールの書き起こし、質問応答、クリエイティブコンテンツ生成といった日常的なタスクを円滑に進めている。 しかし研究者は、研究アイデアのブレインストーミング、実験の設計、論文の執筆やレビューなど、独自の研究にLLMを活用する上で、ユニークな課題と機会に直面している。 本研究では,3つの基本的な専門的な研究課題において,LLMの性能を評価するためのベンチマークデータセットであるAAAR-1.0を紹介する。 一 論文提出の文脈情報に基づく方程式の正当性を評価する等式推論 2 実験設計、研究のアイデア及び解決策の検証のための実験の設計 三 書類提出の弱さを識別する紙弱さ (四)人間レビューにおける各セグメントの識別が不十分であるか否か。 AAAR-1.0は、以前のベンチマークと大きく異なる2つの主要な方法である: 第一に、明らかに研究指向で、深いドメインの専門知識を必要とするタスク、第二に、研究者が日々従事する主要なアクティビティを反映する研究者指向である。 オープンソースとプロプライエタリなLLMの評価は、その可能性と高度な研究タスクの実行の限界を明らかにしている。 AAAR-1.0を新しいバージョンに繰り返します。

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