LLM’ler Makaleler Hakkında Yararlı Geri Bildirim Sağlayabilir Mi?

“Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis.” makalesinin özeti.

For English:

Can LLMs Provide Useful Feedback on Papers?

Özet

Uzmanlardan gelen geribildirimler titiz araştırmanın temelini oluşturur. Ancak bilimsel üretimin hızla büyümesi ve karmaşık bilgide uzmanlaşılması, geleneksel bilimsel geri bildirim mekanizmalarına meydan okuyor. Yüksek kaliteli peer incelemelerinin elde edilmesi giderek zorlaşmaktadır. Daha kıdemsiz veya yeterli kaynaklara sahip olmayan ortamlardan gelen araştırmacılar, zamanında geri bildirim almakta özellikle zorlanmaktadırlar.

GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM) ortaya çıkmasıyla birlikte, araştırma yazıları hakkında bilimsel geri bildirim oluşturmak için LLM’lerin kullanılmasına olan ilgi artıyor. Ancak LLM tarafından oluşturulan geri bildirimin faydası sistematik olarak araştırılmamıştır. Bu boşluğu gidermek amacıyla bilimsel makalelerin full PDF’lerine yorum sağlamak için GPT-4'ü kullanarak otomatik bir işlem hattı oluşturduk.

GPT-4'ün geri bildiriminin kalitesini iki büyük ölçekli çalışma aracılığıyla değerlendirdik. İlk olarak GPT-4'ün oluşturduğu geri bildirimi, 15 Nature ailesi dergisinde (toplamda 3.096 makale) ve ICLR makine öğrenimi konferansında (1.709 makale) insan akran değerlendirmecilerinin geri bildirimleriyle niceliksel olarak karşılaştırdık. GPT-4 ve insan hakemler tarafından dile getirilen noktalardaki örtüşme (Nature dergileri için ortalama %30,85, ICLR için %39,23), iki insan hakem arasındaki örtüşmeyle karşılaştırılabilir (Nature dergileri için ortalama örtüşme %28,58, ICLR için %35,25) ). GPT-4 ile insan incelemeciler arasındaki örtüşme, daha zayıf makaleler için daha fazladır (yani reddedilen ICLR makaleleri; ortalama örtüşme %43,80).

Daha sonra araştırmacıların GPT-4 sistemimiz tarafından kendi makalelerinde oluşturulan geri bildirimleri nasıl algıladıklarını anlamak için yapay zeka ve hesaplamalı biyoloji alanında 110 ABD kurumundan 308 araştırmacıyla ileriye dönük bir kullanıcı çalışması gerçekleştirdik. Genel olarak, kullanıcıların yarısından fazlası (%57,4) GPT-4'ün oluşturduğu geri bildirimleri faydalı/çok faydalı buldu ve %82,4'ü, en azından bazı gerçek kişi incelemecilerden gelen geri bildirimlerden daha faydalı buldu.

Bulgularımız LLM tarafından oluşturulan geri bildirimin araştırmacılara yardımcı olabileceğini gösterse de, aynı zamanda bazı sınırlamalar da tespit ediyoruz. Örneğin, GPT-4, bilimsel geri bildirimin belirli yönlerine odaklanma eğilimindedir (örneğin, ‘daha fazla veri kümesi üzerinde deney eklemek’) ve sıklıkla yöntem tasarımının derinlemesine eleştirisini sağlamakta zorlanmaktadır.

Sonuçlarımız, LLM ve insan geri bildirimlerinin birbirini tamamlayabileceğini göstermektedir. İnsan tarafından yapılan uzman incelemesi sıkı bilimsel sürecin temeli olsa ve olmaya devam etmesi gerekse de, LLM geri bildirimi, özellikle zamanında uzman geri bildirimi mevcut olmadığında ve makale hazırlamanın hakem incelemesinden önceki ilk aşamalarında araştırmacılara fayda sağlayabilir.

Görseller

Şekil 1. Büyük dil modeli araştırmacılara yararlı geri bildirim sağlama yeteneğinin karakterize edilmesi. a, GPT-4'ü kullanarak LLM bilimsel geri bildirimi oluşturmaya yönelik Pipeline. Bir PDF verildiğinde, istemi oluşturmak için makalenin başlığını, özetini, şekil ve tablo başlıklarını ve ana metnini ayrıştırıp çıkarıyoruz. Daha sonra GPT-4'ün önde gelen disiplinlerarası dergi ve konferansların geri bildirim yapısını takip ederek dört bölümlü yapılandırılmış yorumlar sunmasını istiyoruz: önem ve yenilik, potansiyel kabul nedenleri, potansiyel reddedilme nedenleri ve iyileştirme önerileri. b, 3.096 Nature ailesi makalesi ve 1.709 ICLR makalesine ilişkin LLM geribildiriminin retrospektif analizi. İki aşamalı yorum eşleştirme hattını kullanarak LLM geri bildirimlerini insan geri bildirimleriyle sistematik olarak karşılaştırıyoruz. İşlem hattı, sırasıyla LLM ve insan tarafından yazılan geri bildirimlerde ortaya çıkan yorum noktalarını çıkarmak için çıkarıcı metin özetleme gerçekleştirir ve ardından LLM ve insan geri bildirimi arasındaki paylaşılan yorum noktalarını eşleştirmek için anlamsal metin eşleştirmesi gerçekleştirir. c, Yapay zeka ve hesaplamalı biyoloji alanında 110 ABD kurumundan 308 araştırmacıyla yapılan olası kullanıcı çalışması anketi. Her araştırmacı, yazdıkları bir makaleyi yükledi ve kendileri için oluşturulan LLM geribildirimi üzerine bir anketi doldurdu.

Şekil 2. LLM ve insan bilimsel geribildiriminin geriye dönük analizi. a, LLM’den gelen geri bildirimler ile Nature Family Journals’a gönderilen makaleler hakkında bireysel insan hakemlerden gelen geri bildirimler arasındaki retrospektif örtüşme analizi. GPT-4'te bildirilen yorumların yaklaşık üçte biri (%30,85) bireysel bir incelemecinin yorumlarıyla örtüşmektedir (isabet oranı). “GPT-4 (karışık)”, aynı dergi ve kategoriden rastgele seçilen başka bir makale için GPT-4'ten gelen geri bildirimi belirtir. Boş bir model olarak, eğer LLM çoğunlukla birçok makaleye uygulanabilir genel geri bildirim üretiyorsa, bu durumda, shuffle sonrasında LLM geri bildirimi ile her bir gözden geçirenin yorumları arasındaki ikili örtüşmede çok az bir düşüş olacaktır. Buna karşılık, shuffle sonrasında isabet oranı önemli ölçüde %57,55'ten %1,13'e düşüyor, bu da LLM geri bildiriminin makaleye özel olduğunu gösteriyor. b, Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı’nda (ICLR), GPT-4'te dile getirilen yorumların üçte birinden fazlası (%39,23) bireysel bir incelemecinin yorumlarıyla örtüşmektedir. Shuffle deneyi de benzer bir sonuç gösteriyor; bu da LLM geri bildiriminin makaleye özgü olduğunu gösteriyor. c-d, LLM geri bildirimi ile insan geri bildirimi arasındaki örtüşme, Nature ailesi dergilerinde © (r = 0,80, P = 3,69 × 10−4) ve ICLR karar sonuçlarında (d) (r = 0,98) iki insan incelemeci arasında gözlemlenen örtüşmeyle karşılaştırılabilir görünmektedir. , P = 3,28 × 10−3). e-f, Birden fazla gerçek kişi tarafından yapılan yorumların, Nature Family Journals (e) ve ICLR (f)’deki GPT-4 tarafından etkilenme olasılığı orantısız bir şekilde daha yüksektir. X ekseni, yorumu yükselten gözden geçirenlerin sayısını gösterir. Y ekseni, bir insan incelemeci yorumunun bir GPT-4 yorumuyla (GPT-4 hatırlama oranı) eşleşme olasılığını gösterir. g-h, Hakem geribildiriminin başlangıcında sunulan yorumların, Nature Family Journals (g) ve ICLR (h) hakkındaki GPT-4 tarafından tanımlanması daha muhtemeldir. X ekseni, bir yorumun, insan incelemeci tarafından oluşturulan yorumlar sırasındaki konumunu gösterir. Hata çubukları %95 güven aralıklarını temsil eder. *P < 0,05, **P < 0,01, ***P < 0,001 ve ****P < 0,0001.

Şekil 3. LLM temelli geri bildirim, belirli yönleri insanlardan daha fazla vurgulamaktadır. LLM, araştırmanın sonuçları hakkında insan incelemecilerden 7,27 kat daha sık yorum yapıyor. Tersine, LLM’in yenilik hakkında yorum yapma olasılığı, gerçek kişilerle karşılaştırıldığında 10,69 kat daha azdır. Hem LLM hem de insanlar sıklıkla ek deneyler önerse de, odak noktaları farklıdır: İnsan incelemecilerin ek ablasyon deneyleri talep etme olasılığı LLM’den 6,71 kat daha fazladır; LLM’nin ise daha fazla veri seti üzerinde deney talep etme olasılığı insanlardan 2,19 kat daha fazladır. Daire boyutu, insan geribildirimindeki her bir unsurun yaygınlığını gösterir.

Şekil 4. LLM’in insan çalışması ve insan incelemesi geri bildirimi (n = 308). a-b, LLM tarafından oluşturulan geri bildirimler genellikle faydalıdır ve insan incelemecilerden gelen gerçek geri bildirimlerle önemli ölçüde örtüşür. c-d, İnsan geri bildirimiyle karşılaştırıldığında, LLM geri bildirimi biraz daha az yararlı ve daha az spesifiktir. e-f, Kullanıcılar genellikle LLM geri bildirim sisteminin incelemelerin doğruluğunu ve kapsamlılığını artırabileceğine ve inceleyenlerin iş yükünü azaltabileceğine inanırlar. g, Çoğu kullanıcı LLM geri bildirim sistemini tekrar veya potansiyel olarak kullanmayı planlıyor. h, Kullanıcılar, LLM geribildirim sisteminin çoğunlukla yazarlara, ardından hakemlere ve editörlere/alan başkanlarına yardımcı olduğuna inanmaktadır. Sayılar yüzde şeklindedir (%).

LLM temelli bilimsel geri bildirimin, farklı yayıncılık deneyimleri olan katılımcılar arasında yararlı olduğu düşünülmektedir.

LLM temelli bilimsel geri bildirimin, farklı mesleki statülerdeki katılımcılar arasında yararlı olduğu düşünülmektedir.

Şekil altyazıları da dahil olmak üzere makale metni, makale PDF’lerinden çıkarılır ve LLM GPT-4 için bir bilgi istemine entegre edilir ve bu bilgi daha sonra geri bildirim oluşturur. Oluşturulan geri bildirim dört bölümde yapılandırılmış yorumlar sunar: önem ve yenilik, potansiyel kabul nedenleri, potansiyel reddedilme nedenleri ve iyileştirme önerileri. Örnekte, GPT-4, makalenin bir yöntem boşluğu olgusunu rapor ettiği ancak boşluğu kapatacak yöntemler önermediği veya bunu yapmanın faydalarını göstermediği yönünde bir yorumda bulundu.

Bilimsel geri bildirim metinleri için geriye dönük yorum eşleştirme hattının iş akışı. a, Bu iki aşamalı işlem hattı, LLM tarafından oluşturulan geri bildirimlerde dile getirilen yorumları, insan incelemecilerden gelen yorumlarla karşılaştırır. b, Çıkarma: LLM’in bilgi çıkarma yeteneklerinden yararlanılarak, hem LLM tarafından oluşturulan hem de insan tarafından yazılan incelemelerden önemli yorumlar çıkarılır. c, Eşleştirme: LLM, LLM’den gelen yorumların ve insan geri bildirimlerinin eşleştirildiği semantik benzerlik analizi için kullanılır. Eşleştirilmiş her yorum için bir benzerlik derecelendirmesi ve gerekçeleri sağlanır. Zayıf eşleşen yorumları filtrelemek için benzerlik eşiği ≥ 7 olarak ayarlanmıştır. Bu eşik, eşleştirme aşamasının insan tarafından doğrulanması temel alınarak seçilir.

Nature dergisi ailesi veri kümesindeki makaleler hakkında bilimsel geri bildirim oluşturmak için GPT-4 ile birlikte kullanılan bilgi istemi şablonu. <Paper_content> makalenin özeti, şekil ve tablo başlıkları ve diğer ana metin bölümleri dahil olmak üzere makaleden çıkarılan metni belirtir. Netlik ve kısalık açısından, GPT-4'e bilimsel geri bildirimin yapılandırılmış bir taslağını formüle etme talimatı verildi. GPT-4'ten dört geri bildirim bölümü oluşturması istendi: önem ve yenilik, potansiyel kabul nedenleri, potansiyel reddedilme nedenleri ve iyileştirme önerileri. Geri bildirim GPT-4 tarafından tek geçişte oluşturuldu.

LLM’deki yorumların çıkarıcı metin özetlemesi ve insan geri bildirimi için GPT-4 ile birlikte kullanılan bilgi istemi şablonu. Çıktı, her JSON anahtarının belirli bir noktaya bir kimlik atadığı ve karşılık gelen değerin noktanın içeriğini sağladığı JSON (JavaScript Nesne Gösterimi) formatında yapılandırılmıştır.

İki geri bildirim arasında paylaşılan yorumların noktalarını eşleştirmek amacıyla anlamsal metin eşleştirmesi için GPT-4 ile kullanılan bilgi istemi şablonu. Giriş, önceki adımdan elde edilen JSON formatında iki yorum listesinden oluşur. Daha sonra GPT-4, iki liste arasındaki ortak noktaları belirlemeye ve her anahtarın bir çift eşleşen nokta kimliğine karşılık geldiği ve ilgili değerin eşleşmenin gerekçesini sağladığı yeni bir JSON oluşturmaya yönlendirildi.

Geniş Özet

• Büyük dil modelleri (LLM’ler) potansiyel olarak araştırma makaleleri hakkında geri bildirim sağlayabilir.
• Bilimsel üretimin ve uzmanlaşmanın artması nedeniyle geleneksel bilimsel geri bildirim mekanizmaları daha zorlu hale gelmektedir.
• LLM tarafından oluşturulan geri bildirim, bunu insan akran değerlendirmeci geri bildirimiyle karşılaştıran iki büyük ölçekli çalışma aracılığıyla değerlendirildi.
• GPT-4 ile gerçek kişi olan incelemecilerin belirttiği puanlar arasındaki örtüşme, iki gerçek incelemeci arasındaki örtüşme ile kıyaslanabilir.
• Bir kullanıcı araştırmasında araştırmacıların yarısından fazlası GPT-4 geri bildiriminin faydalı olduğunu buldu.
• LLM tarafından oluşturulan geri bildirimin sınırlamaları arasında belirli yönlere odaklanmak ve derinlemesine eleştiriyle mücadele etmek yer alır.
• LLM’ler ve insan geribildirimi birbirini tamamlayabilir.
• Bilimsel araştırmalarda ölçeklenebilir ve verimli geri bildirim mekanizmalarına acil ihtiyaç vardır.
• LLM’lerin büyük bir potansiyeli vardır ancak bilimsel geri bildirim için kullanımları büyük ölçüde bilinmemektedir.
• Bu çalışma, bilimsel geri bildirim oluşturmak için LLM’lerin kullanılmasına ilişkin ilk büyük ölçekli analizi sunmaktadır.
• Araştırma makalelerinin çeşitli yönlerine ilişkin yapılandırılmış geri bildirim oluşturmak için GPT-4 tabanlı bir işlem hattı geliştirildi.
• Bilimsel makaleler hakkında geri bildirim oluşturmak için GPT-4'ü kullanarak otomatik bir işlem hattı geliştirdi.
• LLM’lerin geri bildiriminin kalitesini değerlendirmek için iki veri seti (Nature aile dergileri ve ICLR) kullanıldı.
• LLM geribildirimini insan geribildirimiyle karşılaştırarak geriye dönük bir değerlendirme gerçekleştirdik.
• LLM ve insan geri bildirimi arasındaki paylaşılan yorumları belirlemek için çıkarıcı metin özetleme ve anlamsal metin eşleştirme uygulandı.
• LLM geri bildirimi ile insan tarafından oluşturulan geri bildirim arasında önemli bir örtüşme olduğunu tespit etti.
• LLM geri bildirimi ile insan geri bildirimi arasındaki örtüşme, iki insan incelemeci arasındaki örtüşmeyle karşılaştırılabilir düzeydeydi.
• Sonuçlar, farklı akademik dergiler ve makalelerin karar sonuçları arasında tutarlıydı — LLM geribildirimi ile insan geribildirimi yorumları arasındaki örtüşme, ICLR veri setinde analiz edildi.
• Sözlü sunumlarla kabul edilen makalelerde LLM geribildirimi ile insan geribildirimi yorumları arasında ortalama %30,63 örtüşme vardı.
• Ortalama örtüşme, spotlight sunumuyla kabul edilen bildirilerde %32,12'ye, reddedilen bildirilerde ise %47,09'a yükseldi.
• İki insan incelemeci arasındaki örtüşmede de benzer eğilimler gözlemlendi.
• Reddedilen makalelerde, hem gerçek kişi olan incelemecilerin hem de LLM Uzmanlarının tutarlı bir şekilde tanımlayabileceği daha belirgin sorunlar veya kusurlar bulunabilir.
• LLM geri bildirimi, önemli revizyonlar gerektiren makaleler için yapıcı olabilir.
• LLM geri bildirimi genel değil makaleye özeldir.
• LLM’lerin birden fazla insan incelemeci tarafından tanınan ortak sorunları belirleme olasılığı daha yüksektir.
• LLM’ler, büyük veya önemli konulara ilişkin insan bakış açılarıyla uyumludur.
• İnsan geri bildirimlerindeki daha önceki yorumların LLM yorumlarıyla örtüşme olasılığı daha yüksektir.
• LLM geri bildirimi, araştırmanın sonuçları ve daha fazla veri seti üzerinde deney talep edilmesi gibi belirli yönleri insanlardan daha fazla vurgulamaktadır.
• İnsan-yapay zeka işbirliği, LLM’in odak noktasını insan incelemecilerin önemli noktalarıyla birleştirerek avantajlar sağlayabilir.
• LLM tarafından oluşturulan bilimsel geri bildirimin faydasını ve performansını değerlendirmek için araştırmacılar üzerinde bir anket çalışması yapılmıştır. Yaklaşım, kendi kendine seçim önyargılarına tabidir.
• Veriler araştırmacılara değerli bilgiler ve öznel bakış açıları sağlıyor.
• Kullanıcı araştırması sonuçları, LLM geri bildirimi ile insan geri bildirimi arasında önemli örtüşmeler olduğunu göstermektedir.
• LLM tarafından oluşturulan geri bildirim, katılımcıların çoğunluğu tarafından yararlı olarak değerlendirilmektedir.
• LLM geribildiriminin bazı hakemlerden daha az spesifik olduğu ancak diğerlerinden daha spesifik olduğu bulunmuştur.
• Uyumluluk ve yardımseverlik algıları çeşitli demografik gruplar arasında tutarlıdır.
• Katılımcılar sistemi yeniden kullanma isteklerini ifade eder ve iyileştirme potansiyeline inanırlar.
• LLM’ler , insanların bahsetmediği yeni geri bildirimler üretebilir.
• LLM geri bildiriminin sınırlamaları arasında spesifik ve eyleme dönüştürülebilir geri bildirim oluşturma yeteneği yer alır.
• LLM geri bildirimi, yapıcı geri bildirim ve öneriler arayan yazarlar için değerli bir kaynak olabilir.
• LLM’lerin geri bildirimi, zamanında kaliteli geri bildirim mekanizmalarına erişimi olmayan araştırmacılar için özellikle yararlı olabilir.
• Geliştirilen framework, kendi kendini kontrol etmek ve işi zamanında iyileştirmek için kullanılabilir.
• LLM geri bildirimi, farklı eğitim geçmişlerine ve yayıncılık deneyimine sahip kişiler için faydalıdır.
• Uzman insan geribildirimi bilimsel değerlendirmede önemini korumaya devam edecek.
• LLM’lerin geri bildiriminin sınırlamaları vardır ve yazarlara genel gelebilir — LLM geri bildirimi öncelikle araştırmacılar tarafından resmi olarak teslim edilmeden önce makalelerindeki iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanılmalıdır.
• Uzman insan incelemeciler makalelerle derinlemesine ilgilenmeli ve LLM’ler geri bildirimlerine dayanmadan bağımsız değerlendirme sağlamalıdır.
• Taslağı iyice okumadan otomatik olarak incelemeler oluşturmak, titiz değerlendirme sürecini baltalar.
• LLM’ler ve üretken yapay zeka, sorumlu bir şekilde uygulandığında üretkenliği, yaratıcılığı artırma ve bilimsel keşifleri kolaylaştırma potansiyeline sahiptir.
• Araştırmanın sonuçları, GPT-4 modeli kullanılarak bilimsel geri bildirimin belirli bir örneğine dayanmaktadır.
• Sistem, ek veri kümelerinde ince ayar yapmadan yalnızca GPT-4'ün sıfır atışlı öğreniminden yararlanır.
• Gelecekteki çalışmalar diğer LLM’leri keşfedebilir, daha karmaşık istem mühendisliği yürütebilir ve ince ayar için etiketli veri kümelerini birleştirebilir.
• Çalışmada Nature ailesi verileri ve ICLR verileri kullanıldı, ancak gelecekteki çalışmaların çerçeveyi daha geniş kapsamlı olarak değerlendirmesi gerekiyor.
• Kullanıcı araştırmasının kapsamı sınırlıdır ve kendi kendine seçim sorunu yaşamaktadır.
• GPT-4 modelinin mevcut sürümü tablo, grafik, şekil gibi görsel verileri anlamıyor ve yorumlamıyor.
• Gelecekteki çalışmalar, kapsamlı bilimsel geri bildirim için görsel LLM’lerin veya özel modüllerin entegre edilmesini araştırabilir.
• Gelecekteki çalışmalar, önerilen yaklaşımın bilimsel makalelerdeki hataları belirlemeye ve düzeltmeye ne ölçüde yardımcı olabileceğini araştırabilir.
• LLM tarafından hata tespiti ve düzeltilmesiyle ilgili sınırlamaları ve zorlukları anlamak çok önemlidir.
• Değerlendirilen bilimsel makalelerin kapsamı, İngilizce dışındaki dillerdeki veya anadili İngilizce olmayan makaleleri de kapsayacak şekilde genişletilebilir.
• Veri seti, 15 Nature ailesi dergisinden makaleleri ve Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı’ndan (ICLR) makaleleri içerir.
• Nature veri seti 3.096 kabul edilen makale ve 8.745 inceleme içerirken, ICLR veri seti 1.709 makale ve 6.506 inceleme içermektedir.
• PDF’ler ve ilgili incelemeler OpenReview API kullanılarak alınmıştır.
• OpenAI’nin GPT-4'ünü kullanarak bilimsel geri bildirim oluşturmak için bir işlem hattının prototipi oluşturuldu.
• Sistemin girdisi, ScienceBeam PDF ayrıştırıcısı kullanılarak ayrıştırılan PDF formatında bir akademik makaleydi.
• Makalenin ilk 6.500 tokeni, GPT-4 istemini oluşturmak için kullanıldı.
• Şu dört geri bildirim bölümü oluşturmak için özel talimatlar sağlandı: Önem ve yenilik, potansiyel kabul nedenleri, potansiyel reddedilme nedenleri, iyileştirme önerileri.
• LLM’ler geri bildirimi ile insan geri bildirimi arasındaki örtüşmeyi değerlendirmek için iki aşamalı bir yorum eşleştirme hattı geliştirildi.
• Geri bildirimlerden yorum noktalarını çıkarmak için çıkarımsal metin özetleme kullanıldı.
• LLM’den gelen yorumlarla insan geri bildirimlerini eşleştirmek için anlamsal metin eşleştirmesi yapıldı.
• İlgili” veya üzeri sonraki analizler için tutuldu.
• Çıkarımsal özetleme aşamasının doğruluğu, insan doğrulaması kullanılarak doğrulandı.
• Anlamsal metin eşleştirme aşaması, açıklayıcılar arası iyi bir anlaşma ve güvenilirlik gösterdi.
• LLM’lerin geri bildiriminin özgüllüğü, karıştırılmış insan geri bildirimiyle karşılaştırılarak değerlendirildi.
• LLM’ler ve İnsan ve İnsan ve İnsan geri bildirimlerinin ikili örtüşmesi, isabet oranı kullanılarak değerlendirildi.
• Sonuçlar, her iki karşılaştırma için de benzer isabet oranları gösterdi; bu da LLM geribildiriminin çoğunlukla genel olmadığını gösteriyor. — Çalışma, farklı küme örtüşme metriklerini kullanarak sonuçların sağlamlığını inceliyor.
• 11 temel hususun derlenmiş bir ek açıklama şeması, insan ve LLM geri bildirimlerindeki yorum yönlerini analiz etmek için kullanılır.
• Ek açıklama için ICLR veri kümesinden 500 makaleden oluşan rastgele bir örnek seçilir.
• Güvenilirliği sağlamak için açıklamaları iki araştırmacı gerçekleştirir.
• Bilimsel geri bildirim için LLM’den yararlanmanın etkinliğini doğrulamak amacıyla ileriye dönük bir kullanıcı çalışması ve anketi yürütülür.
• Kullanıcılar araştırma makalelerini yükler ve oluşturulan incelemeleri alır, bir anketi doldurur.
• Katılımcılar, ilgili enstitü posta listeleri ve bilgisayar bilimi ve hesaplamalı biyoloji alanındaki ön baskıların yazarları aracılığıyla işe alınır.
• Çalışma Stanford Üniversitesi’nin Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı.
• Makalede bir modalite boşluğu sunuluyor ve çok modlu modeller tartışılıyor.
• İnceleme taslağı, önem ve yenilik, olası kabul ve ret nedenleri ve iyileştirme önerilerine ilişkin bölümleri içerir.
• Bilimsel yayın sürecindeki çeşitli görevler için yapay zeka araçları geliştirilmiştir.
• Önceki çalışmalar, ChatGPT ve GPT-4'ün hakem değerlendirmesinde ve yayınlanan makalelerin analizinde etkinliğini araştırmıştı.
• Makale, çok modlu karşılaştırmalı temsil öğreniminde yeni bir geometrik olgu olan modalite boşluğu kavramını tanıtmaktadır.
• Yazarlar, farklı veri yöntemlerinden gelen girdileri ortak bir temsil alanına eşleyen ve yöntem boşluğunu gidermek için yeni bir yaklaşım sağlayan çok modlu bir model önermektedir.
• Makale, embedding’ler arasındaki kosinüs benzerliğinin histogramlarıyla desteklenen, modalite boşluğu olgusunun ampirik kanıtlarını sunmaktadır.
• Önerilen çok modlu model, yöntem boşluğunu azaltmada ve farklı yöntemler arasında temsil öğrenimini iyileştirmede umut verici sonuçlar göstermektedir.
• Çalışma, doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarının koni etkisi üzerindeki etkilerine ilişkin bilgiler sağlayarak, altta yatan mekanizmaların daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunuyor.
• Makale, çok modlu karşılaştırmalı temsil öğreniminde mevcut yöntemlerle kapsamlı bir karşılaştırmadan yoksundur ve bu da üstünlüğünün değerlendirilmesini sınırlamaktadır.
• Deney düzeneği ve tekrarlanabilirlik ayrıntılarının yeterince sağlanmaması, diğer araştırmacıların bulguları tekrarlamasını ve doğrulamasını zorlaştırıyor.
• Araştırmanın gizlilik ve veri güvenliği endişeleri gibi etik sonuçları yeterince tartışılmıyor ve bu da önerilen yaklaşımın toplumsal etkisine ilişkin potansiyel endişeleri artırıyor.

Kaynaklar

[1] arXiv:2310.01783