論文の概要: FutureGen: LLM-RAG Approach to Generate the Future Work of Scientific Article

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16561v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 06:14:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:25.199479
• Title: FutureGen: LLM-RAG Approach to Generate the Future Work of Scientific Article
• Title（参考訳）: 未来 : LLM-RAGによる科学論文の創出
• Authors: Ibrahim Al Azher, Miftahul Jannat Mokarrama, Zhishuai Guo, Sagnik Ray Choudhury, Hamed Alhoori,
• Abstract要約: 本研究は,関連論文とともに,学術論文の重要部分から今後の研究提案を生成する。 様々な大規模言語モデル (LLM) とRAG(Retrieval-Augmented Generation) を統合して, 生成プロセスを改善する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.682911432177815
• License:
• Abstract: The future work section of a scientific article outlines potential research directions by identifying gaps and limitations of a current study. This section serves as a valuable resource for early-career researchers seeking unexplored areas and experienced researchers looking for new projects or collaborations. In this study, we generate future work suggestions from key sections of a scientific article alongside related papers and analyze how the trends have evolved. We experimented with various Large Language Models (LLMs) and integrated Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance the generation process. We incorporate a LLM feedback mechanism to improve the quality of the generated content and propose an LLM-as-a-judge approach for evaluation. Our results demonstrated that the RAG-based approach with LLM feedback outperforms other methods evaluated through qualitative and quantitative metrics. Moreover, we conduct a human evaluation to assess the LLM as an extractor and judge. The code and dataset for this project are here, code: HuggingFace
• Abstract（参考訳）: 科学論文の今後の作業セクションでは、現在の研究のギャップと限界を特定することによって、潜在的研究の方向性を概説している。 このセクションは、未調査領域を探索し、新しいプロジェクトやコラボレーションを探している経験豊富な研究者にとって、貴重なリソースとなる。 本研究では,学術論文の重要部分と関連する論文から今後の作業提案を生成し,その動向を考察する。 我々は,様々な大規模言語モデル (LLM) とレトリーバル拡張生成 (RAG) を統合して,生成プロセスを強化する実験を行った。 我々は,LLMフィードバック機構を組み込んで生成したコンテンツの質を向上させるとともに,LCM-as-a-judge による評価手法を提案する。 その結果, LLMフィードバックを用いたRAGに基づくアプローチは, 定性的, 定量的に評価された他の手法よりも優れていた。 さらに,LLMを抽出器および判定器として評価するために,人間による評価を行う。 このプロジェクトのコードとデータセットはこちら、コード: HuggingFace

関連論文リスト

• LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research [15.533076347375207]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T06:44:02Z)
• MME-Survey: A Comprehensive Survey on Evaluation of Multimodal LLMs [97.94579295913606]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、産業と学術の両方から注目を集めている。 開発プロセスでは、モデルの改善に関する直感的なフィードバックとガイダンスを提供するため、評価が重要である。 この研究は、研究者に異なるニーズに応じてMLLMを効果的に評価する方法を簡単に把握し、より良い評価方法を促すことを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T18:59:54Z)
• 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)
• Chain of Ideas: Revolutionizing Research Via Novel Idea Development with LLM Agents [64.64280477958283]
  科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、新しい研究のアイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。 本研究では, チェーン構造に関連文献を整理し, 研究領域の進展を効果的に反映する, LLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas(CoI)エージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:26:37Z)
• HumanEvo: An Evolution-aware Benchmark for More Realistic Evaluation of Repository-level Code Generation [36.1669124651617]
  我々は,大規模言語モデルのコード生成性能を,ソフトウェア開発の進化的性質を反映した設定内で理解するための実証的研究を行う。 我々は、自動実行ベースの評価ツールを備えた進化型リポジトリレベルのコード生成データセットであるHumanEvoを使用します。 従来の進化を無視した評価手法は, 10.0%から61.1%の範囲で, LLMの膨張性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T03:19:18Z)
• DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation [75.81096662788254]
  大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。 これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。 本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
• 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)
• Aligning Large Language Models with Human: A Survey [53.6014921995006]
  広範囲なテキストコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLM) は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクの先導的なソリューションとして登場した。 その顕著な性能にもかかわらず、これらのモデルは、人間の指示を誤解したり、偏見のあるコンテンツを生成したり、事実的に誤った情報を生成するといった、ある種の制限を受ける傾向にある。 本調査では,これらのアライメント技術の概要について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T17:44:58Z)
• 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。