論文の概要: OpenScholar: Synthesizing Scientific Literature with Retrieval-augmented LMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14199v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 15:07:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:53.192880
• Title: OpenScholar: Synthesizing Scientific Literature with Retrieval-augmented LMs
• Title（参考訳）: OpenScholar: 検索拡張LMによる科学文献の合成
• Authors: Akari Asai, Jacqueline He, Rulin Shao, Weijia Shi, Amanpreet Singh, Joseph Chee Chang, Kyle Lo, Luca Soldaini, Sergey Feldman, Mike D'arcy, David Wadden, Matt Latzke, Minyang Tian, Pan Ji, Shengyan Liu, Hao Tong, Bohao Wu, Yanyu Xiong, Luke Zettlemoyer, Graham Neubig, Dan Weld, Doug Downey, Wen-tau Yih, Pang Wei Koh, Hannaneh Hajishirzi,
• Abstract要約: 我々は,4500万件のオープンアクセス論文と引用支援の回答を関連づけることで,科学的クエリに答える特殊な検索拡張LMであるOpenScholarを紹介した。 ScholarQABench では OpenScholar-8B が GPT-4o を5%、PaperQA2 を7% 上回っている。 OpenScholarのデータストア、レトリバー、セルフフィードバック推論ループも、既製のLMを改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 151.79792315631965
• License:
• Abstract: Scientific progress depends on researchers' ability to synthesize the growing body of literature. Can large language models (LMs) assist scientists in this task? We introduce OpenScholar, a specialized retrieval-augmented LM that answers scientific queries by identifying relevant passages from 45 million open-access papers and synthesizing citation-backed responses. To evaluate OpenScholar, we develop ScholarQABench, the first large-scale multi-domain benchmark for literature search, comprising 2,967 expert-written queries and 208 long-form answers across computer science, physics, neuroscience, and biomedicine. On ScholarQABench, OpenScholar-8B outperforms GPT-4o by 5% and PaperQA2 by 7% in correctness, despite being a smaller, open model. While GPT4o hallucinates citations 78 to 90% of the time, OpenScholar achieves citation accuracy on par with human experts. OpenScholar's datastore, retriever, and self-feedback inference loop also improves off-the-shelf LMs: for instance, OpenScholar-GPT4o improves GPT-4o's correctness by 12%. In human evaluations, experts preferred OpenScholar-8B and OpenScholar-GPT4o responses over expert-written ones 51% and 70% of the time, respectively, compared to GPT4o's 32%. We open-source all of our code, models, datastore, data and a public demo.
• Abstract（参考訳）: 科学的進歩は、成長する文学体を合成する研究者の能力に依存する。 大規模言語モデル(LM)はこのタスクで科学者を支援することができるか? 我々は,4500万件のオープンアクセス論文の関連パスを特定し,引用支援応答を合成することによって,科学的クエリに答える特殊な検索拡張LMであるOpenScholarを紹介した。 OpenScholarを評価するために、ScholarQABenchは、文献検索のための最初の大規模マルチドメインベンチマークであり、2,967のエキスパートによるクエリと、コンピュータ科学、物理学、神経科学、バイオメディシンにまたがる208の長文回答からなる。 ScholarQABench では OpenScholar-8B が GPT-4o を5%、PaperQA2 を7% 上回っている。 GPT4oは78から90%の時間で引用を幻覚させるが、OpenScholarは人間の専門家と同等の引用精度を達成する。 OpenScholarのデータストア、レトリバー、セルフフィードバック推論ループも、既製のLMを改善している。 人間の評価では、専門家は専門家が書いたものよりもOpenScholar-8BとOpenScholar-GPT4oの反応を好んだ。 コード、モデル、データストア、データ、公開デモをすべてオープンソースにしています。

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