論文の概要: XtraGPT: Context-Aware and Controllable Academic Paper Revision via Human-AI Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11336v2
- Date: Mon, 04 Aug 2025 14:42:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.786019
- Title: XtraGPT: Context-Aware and Controllable Academic Paper Revision via Human-AI Collaboration
- Title（参考訳）: XtraGPT:人間とAIの協調による文脈認識・制御可能な学術論文の改訂
- Authors: Nuo Chen, Andre Lin HuiKai, Jiaying Wu, Junyi Hou, Zining Zhang, Qian Wang, Xidong Wang, Bingsheng He,
- Abstract要約: XtraGPTはオープンソースの大規模言語モデル(LLM)の最初のスイートである。
我々は140,000以上の命令-応答ペアで注釈付けされたトップレベルの会場から7,040件の研究論文のデータセットを紹介した。
XtraGPTは、同じスケールのベースラインを著しく上回り、プロプライエタリなシステムの品質にアプローチする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.44785777328187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the growing adoption of large language models (LLMs) in academic workflows, their capabilities remain limited when it comes to supporting high-quality scientific writing. Most existing systems are designed for general-purpose scientific text generation and fail to meet the sophisticated demands of research communication beyond surface-level polishing, such as conceptual coherence across sections. Furthermore, academic writing is inherently iterative and revision-driven, a process not well supported by direct prompting-based paradigms. To address these scenarios, we propose a human-AI collaboration framework for academic paper revision. We first introduce a comprehensive dataset of 7,040 research papers from top-tier venues annotated with over 140,000 instruction-response pairs that reflect realistic, section-level scientific revisions. Building on the dataset, we develop XtraGPT, the first suite of open-source LLMs, designed to provide context-aware, instruction-guided writing assistance, ranging from 1.5B to 14B parameters. Extensive experiments validate that XtraGPT significantly outperforms same-scale baselines and approaches the quality of proprietary systems. Both automated preference assessments and human evaluations confirm the effectiveness of our models in improving scientific drafts.
- Abstract（参考訳）: 学術的ワークフローにおける大規模言語モデル(LLM)の普及にもかかわらず、その能力は高品質な科学的記述をサポートするという点では限定的である。
既存のシステムの多くは汎用的な科学テキスト生成のために設計されており、セクション間の概念的コヒーレンスのような表面的な研磨以外の研究コミュニケーションの洗練された要求を満たすことができない。
さらに、学術的な文章は本質的に反復的でリビジョン駆動であり、直接的なプロンプトベースのパラダイムでは支持されないプロセスである。
これらのシナリオに対処するために,学術論文改訂のための人間-AI協調フレームワークを提案する。
まず,4万以上の命令-応答ペアが注釈付きトップ層から収集された7,040件の総合的な研究論文データセットを紹介した。
このデータセット上に構築したXtraGPTは,1.5Bから14Bのパラメータを含む,コンテキスト認識型,命令誘導型書き込み支援を実現するために設計された,オープンソースのLLMの最初のスイートである。
大規模な実験では、XtraGPTが同じスケールのベースラインを著しく上回り、プロプライエタリなシステムの品質にアプローチしていることが確認された。
自動選好評価と人的評価の両方が、科学的ドラフトの改善における我々のモデルの有効性を裏付けるものである。
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