論文の概要: SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23166v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:18:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:29:13.311774
• Title: SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer
• Title（参考訳）: SciPIP: LLMをベースとした科学論文のアイデアプロポーラ
• Authors: Wenxiao Wang, Lihui Gu, Liye Zhang, Yunxiang Luo, Yi Dai, Chen Shen, Liang Xie, Binbin Lin, Xiaofei He, Jieping Ye,
• Abstract要約: 本稿では,SciPIP(SciPIP)を提案する。 ユーザが提供する研究背景に基づいて、SciPIPは文学データベースから有用な論文を検索する。 次に、検索した文献から解を推測する二経路のアイデア提案戦略を導入し、一方のパスが元のアイデアを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.670219064905677
• License:
• Abstract: The exponential growth of knowledge and the increasing complexity of interdisciplinary research pose significant challenges for researchers, including information overload and difficulties in exploring novel ideas. The advancements in large language models (LLMs), such as GPT-4, have shown great potential in enhancing idea proposals, but how to effectively utilize large models for reasonable idea proposal has not been thoroughly explored. This paper proposes a scientific paper idea proposer (SciPIP). Based on a user-provided research background, SciPIP retrieves helpful papers from a literature database while leveraging the capabilities of LLMs to generate more novel and feasible ideas. To this end, 1) we construct a literature retrieval database, extracting lots of papers' multi-dimension information for fast access. Then, a literature retrieval method based on semantics, entity, and citation co-occurrences is proposed to search relevant literature from multiple aspects based on the user-provided background. 2) After literature retrieval, we introduce dual-path idea proposal strategies, where one path infers solutions from the retrieved literature and the other path generates original ideas through model brainstorming. We then combine the two to achieve a good balance between feasibility and originality. Through extensive experiments on the natural language processing (NLP) field, we demonstrate that SciPIP can retrieve citations similar to those of existing top conference papers and generate many ideas consistent with them. Additionally, we evaluate the originality of other ideas generated by SciPIP using large language models, further validating the effectiveness of our proposed method. The code and the database are released at https://github.com/cheerss/SciPIP.
• Abstract（参考訳）: 知識の指数的な成長と学際的な研究の複雑さの増大は、情報過剰や新しいアイデアの探求の難しさなど、研究者にとって大きな課題となっている。 GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の進歩は、アイデア提案の強化に大きな可能性を示しているが、妥当なアイデア提案のために大規模モデルを効果的に活用する方法は、十分に検討されていない。 本稿では,SciPIP(SciPIP)を提案する。 ユーザが提供する研究背景に基づき、SciPIPは文学データベースから有用な論文を検索し、LCMの能力を活用してより斬新で実現可能なアイデアを生成する。 この目的のために。 1)文献検索データベースを構築し,大量の論文の多次元情報を抽出し,高速アクセスを実現する。 そこで, ユーザが提供する背景に基づいて, 関連文献を検索するために, セマンティクス, 実体, 引用共起に基づく文献検索手法を提案する。 2) 文献検索後, 論文から解を推論し, モデルブレインストーミングによって独自のアイデアを生成するという, 二重経路のアイデア提案戦略を導入する。 次にこの2つを組み合わせることで、実現可能性と独創性とのバランスが良くなります。 自然言語処理(NLP)分野の広範な実験を通じて、SciPIPが既存のトップ会議論文と同様の引用を検索し、それらと整合した多くのアイデアを生成できることを実証した。 さらに,大規模言語モデルを用いてSciPIPが生成する他のアイデアの独創性を評価し,提案手法の有効性を検証した。 コードとデータベースはhttps://github.com/cheerss/SciPIPで公開されている。

関連論文リスト

• CoAT: Chain-of-Associated-Thoughts Framework for Enhancing Large Language Models Reasoning [0.8192907805418583]
  Chain-of-Associated-Thoughts (CoAT)フレームワークは、モンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムと「連想記憶」と呼ばれる新しいキー情報を統合する動的メカニズムの革新的な相乗効果を導入している。 MCTSの構造的探索能力と連想記憶の適応学習能力を組み合わせることで、CoATはLLM検索空間を大幅に拡張し、多様な推論経路を探索し、その知識ベースをリアルタイムで動的に更新することを可能にする。 これらの実験により、我々のフレームワークは、精度、コヒーレンス、多様性に関する従来の推論プロセスより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T15:10:33Z)
• CoEvo: Continual Evolution of Symbolic Solutions Using Large Language Models [14.161627541155775]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能の変換ツールとして登場した。 本稿では,LLMが科学・工学分野における記号解の発見を促進する可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-25T12:27:27Z)
• 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)
• Automating Knowledge Discovery from Scientific Literature via LLMs: A Dual-Agent Approach with Progressive Ontology Prompting [59.97247234955861]
  LLM-Duoという,プログレッシブプロンプトアルゴリズムとデュアルエージェントシステムを組み合わせた,大規模言語モデル(LLM)に基づく新しいフレームワークを提案する。 言語治療領域における64,177論文からの2,421件の介入を同定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T16:42:23Z)
• Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
  検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。 本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z)
• Exploring the landscape of large language models: Foundations, techniques, and challenges [8.042562891309414]
  この記事では、コンテキスト内学習の力学と微調整アプローチのスペクトルについて光を当てている。 革新的な強化学習フレームワークを通じて、LLMが人間の好みとより緊密に連携する方法について検討する。 LLMデプロイメントの倫理的側面は議論され、マインドフルで責任あるアプリケーションの必要性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T08:01:20Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。 ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。 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)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• Large Search Model: Redefining Search Stack in the Era of LLMs [63.503320030117145]
  我々は,1つの大言語モデル(LLM)で検索タスクを統一することにより,従来の検索スタックを再定義する,大規模検索モデルと呼ばれる新しい概念的フレームワークを導入する。 全てのタスクは自動回帰テキスト生成問題として定式化され、自然言語のプロンプトを使ってタスクをカスタマイズできる。 提案フレームワークは,LLMの強力な言語理解と推論能力を活用し,既存の検索スタックを簡素化しつつ,検索結果の質を向上させる能力を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T05:52:09Z)
• 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。