論文の概要: IdeaBench: Benchmarking Large Language Models for Research Idea Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02429v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 17:04:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 15:01:10.414391
- Title: IdeaBench: Benchmarking Large Language Models for Research Idea Generation
- Title（参考訳）: IdeaBench: 研究アイデア生成のための大規模言語モデルのベンチマーク
- Authors: Sikun Guo, Amir Hassan Shariatmadari, Guangzhi Xiong, Albert Huang, Eric Xie, Stefan Bekiranov, Aidong Zhang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.66218274796796
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed how people interact with artificial intelligence (AI) systems, achieving state-of-the-art results in various tasks, including scientific discovery and hypothesis generation. However, the lack of a comprehensive and systematic evaluation framework for generating research ideas using LLMs poses a significant obstacle to understanding and assessing their generative capabilities in scientific discovery. To address this gap, we propose IdeaBench, a benchmark system that includes a comprehensive dataset and an evaluation framework for standardizing the assessment of research idea generation using LLMs. Our dataset comprises titles and abstracts from a diverse range of influential papers, along with their referenced works. To emulate the human process of generating research ideas, we profile LLMs as domain-specific researchers and ground them in the same context considered by human researchers. This maximizes the utilization of the LLMs' parametric knowledge to dynamically generate new research ideas. We also introduce an evaluation framework for assessing the quality of generated research ideas. Our evaluation framework is a two-stage process: first, using GPT-4o to rank ideas based on user-specified quality indicators such as novelty and feasibility, enabling scalable personalization; and second, calculating relative ranking based "Insight Score" to quantify the chosen quality indicator. The proposed benchmark system will be a valuable asset for the community to measure and compare different LLMs, ultimately advancing the automation of the scientific discovery process.
- Abstract（参考訳）: 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え、科学的な発見や仮説生成を含む様々なタスクで最先端の結果を達成する。
しかし、LLMを用いた研究アイデアを生成するための包括的かつ体系的な評価フレームワークが欠如していることは、科学的発見におけるそれらの生成能力を理解し評価する上で大きな障害となる。
このギャップに対処するために,LLMを用いた研究アイデア生成の評価を標準化するための総合的な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。
研究アイデアを創出する人間の過程をエミュレートするため,LLMをドメイン固有の研究者としてプロファイルし,人間研究者が考慮した同じ文脈で基礎づける。
これはLLMのパラメトリック知識の利用を最大化し、新しい研究アイデアを動的に生成する。
生成した研究アイデアの質を評価するための評価フレームワークも導入する。
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ゼーションを可能にし、次に、選択した品質指標を定量化するために、相対的なランキングベースの"Insight Score"を計算する。
提案されたベンチマークシステムは、様々なLSMを計測し比較する上で、コミュニティにとって貴重な資産であり、最終的には科学的な発見プロセスの自動化を推進します。
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