論文の概要: EAIRA: Establishing a Methodology for Evaluating AI Models as Scientific Research Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20309v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 17:35:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:57:57.769106
• Title: EAIRA: Establishing a Methodology for Evaluating AI Models as Scientific Research Assistants
• Title（参考訳）: EAIRA:AIモデルを科学研究助手として評価するための方法論を確立する
• Authors: Franck Cappello, Sandeep Madireddy, Robert Underwood, Neil Getty, Nicholas Lee-Ping Chia, Nesar Ramachandra, Josh Nguyen, Murat Keceli, Tanwi Mallick, Zilinghan Li, Marieme Ngom, Chenhui Zhang, Angel Yanguas-Gil, Evan Antoniuk, Bhavya Kailkhura, Minyang Tian, Yufeng Du, Yuan-Sen Ting, Azton Wells, Bogdan Nicolae, Avinash Maurya, M. Mustafa Rafique, Eliu Huerta, Bo Li, Ian Foster, Rick Stevens,
• Abstract要約: 本稿では,アルゴンヌ国立研究所で開発された科学研究アシスタント(EAIRA)として,AIモデルを評価するための多面的手法について述べる。 1) 事実的リコールを評価するための複数の選択質問,2) 高度な推論と問題解決スキルを評価するためのオープンレスポンス,3) 制御された環境における研究助手としての能力の詳細な分析を含むラボスタイル実験,4) 研究者とLLMの相互作用を広範囲の科学的領域や応用において大規模に捉えるフィールドスタイル実験。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.939979359408557
• License:
• Abstract: Recent advancements have positioned AI, and particularly Large Language Models (LLMs), as transformative tools for scientific research, capable of addressing complex tasks that require reasoning, problem-solving, and decision-making. Their exceptional capabilities suggest their potential as scientific research assistants but also highlight the need for holistic, rigorous, and domain-specific evaluation to assess effectiveness in real-world scientific applications. This paper describes a multifaceted methodology for Evaluating AI models as scientific Research Assistants (EAIRA) developed at Argonne National Laboratory. This methodology incorporates four primary classes of evaluations. 1) Multiple Choice Questions to assess factual recall; 2) Open Response to evaluate advanced reasoning and problem-solving skills; 3) Lab-Style Experiments involving detailed analysis of capabilities as research assistants in controlled environments; and 4) Field-Style Experiments to capture researcher-LLM interactions at scale in a wide range of scientific domains and applications. These complementary methods enable a comprehensive analysis of LLM strengths and weaknesses with respect to their scientific knowledge, reasoning abilities, and adaptability. Recognizing the rapid pace of LLM advancements, we designed the methodology to evolve and adapt so as to ensure its continued relevance and applicability. This paper describes the methodology state at the end of February 2025. Although developed within a subset of scientific domains, the methodology is designed to be generalizable to a wide range of scientific domains.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩はAI、特にLarge Language Models(LLM)を科学研究の変革的ツールとして位置づけており、推論、問題解決、意思決定を必要とする複雑なタスクに対処することができる。 彼らの例外的な能力は、科学研究助手としての可能性を示しているだけでなく、現実の科学応用における有効性を評価するために、全体論的、厳密で、ドメイン固有の評価の必要性も強調している。 本稿では,アルゴンヌ国立研究所で開発された科学研究アシスタント(EAIRA)として,AIモデルを評価するための多面的手法について述べる。 この方法論は4つの評価の第一級を取り入れている。 1) 事実的リコールを評価するための複数の選択質問 2 先進的推論及び問題解決の技能を評価するための開放的対応 3)制御環境における研究助手としての能力の詳細な分析を含むラボスタイル実験 4) 研究者とLLMの相互作用を広範囲の科学的領域と応用で大規模に捉えるフィールド・スタイル実験。 これらの補完的手法は、科学的知識、推論能力、適応性に関するLLMの強みと弱さを包括的に分析することができる。 LLMの急速な進歩を認め,その発展と適用性を確保するための方法論を考案した。 本稿では2025年2月末の方法論について述べる。 科学的領域のサブセット内で開発されたが、この方法論は幅広い科学的領域に一般化できるように設計されている。

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