論文の概要: LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04306v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 06:44:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:35.506640
• Title: LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research
• Title（参考訳）: LLM4SR:科学研究のための大規模言語モデルに関する調査
• Authors: Ziming Luo, Zonglin Yang, Zexin Xu, Wei Yang, Xinya Du,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、研究サイクルの様々な段階にわたって前例のないサポートを提供する。 本稿では,LLMが科学的研究プロセスにどのように革命をもたらすのかを探求する,最初の体系的な調査について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.533076347375207
• License:
• Abstract: In recent years, the rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has transformed the landscape of scientific research, offering unprecedented support across various stages of the research cycle. This paper presents the first systematic survey dedicated to exploring how LLMs are revolutionizing the scientific research process. We analyze the unique roles LLMs play across four critical stages of research: hypothesis discovery, experiment planning and implementation, scientific writing, and peer reviewing. Our review comprehensively showcases the task-specific methodologies and evaluation benchmarks. By identifying current challenges and proposing future research directions, this survey not only highlights the transformative potential of LLMs, but also aims to inspire and guide researchers and practitioners in leveraging LLMs to advance scientific inquiry. Resources are available at the following repository: https://github.com/du-nlp-lab/LLM4SR
• Abstract（参考訳）: 近年、Large Language Models (LLMs) の急速な進歩は科学研究の展望を変え、研究サイクルの様々な段階において前例のない支援を提供している。 本稿では,LLMが科学的研究プロセスにどのように革命をもたらすのかを探求する,最初の体系的な調査について述べる。 LLMが果たす役割は,仮説発見,実験計画と実施,科学的執筆,ピアレビューという,4つの重要な研究段階にまたがる。 本稿では,タスク固有の方法論と評価ベンチマークについて概説する。 現在の課題を特定し、今後の研究方向性を提案することで、この調査はLLMの変革の可能性を強調するだけでなく、LLMを活用して科学的調査を進める研究者や実践者を刺激し、指導することを目的としている。 リソースは以下のリポジトリで利用可能である。

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