北京2月5日电 (记者 星旅国际文化旅游有限公司孙自法)国际着名学术期刊《自然》最新揭晓一篇盘算机科学论文称,,,,,,研究职员开发出一个开源语言模子OpenScholar,,,,,,其在举行准确文献综述方面可逾越商用大语言模子(LLM)。。。。。。。。在本项研究开展的实验中,,,,,,GPT4o会在78%-90%的情形下泛起引文幻觉,,,,,,而OpenScholar的引文准确率却与人类专家相仿。。。。。。。。
论文作者指出,,,,,,虽然OpenScholar后续仍需进一步优化,,,,,,但该AI工具有望资助科学家处置惩罚重大且日益沉重的科学文献综述使命。。。。。。。。
本项研究相关示意图(图片来自论文)。。。。。。。。施普林格·自然 供图
据先容,,,,,,科学文献综述关于支持循证决议、微调科学历程和指导新发明都很主要。。。。。。。。然而,,,,,,文献揭晓数目的增添使研究职员很难掌握所有资讯。。。。。。。。大语言模子可以提供协助,,,,,,但却很容易蜕化,,,,,,如归因能力有限和引文幻觉。。。。。。。。
为了天生准确、周全、透明的科学文献综述,,,,,,美国华盛顿大学Akari Asai、Hannaneh Hajishirzi和同事及相助者一起,,,,,,研发推出了开源语言模子OpenScholar。。。。。。。。该模子是专为科研使命设计的检索增强语言模子,,,,,,其他系统也用过这个框架,,,,,,但论文作者将其与一个包括4500万篇最新开放获取科研论文的专业数据库以及一个自我评估机制相团结,,,,,,从而优化其输出。。。。。。。。
论文作者还建设了名为ScholarQABench的基准工具来评估文献综述的自动化。。。。。。。。研究显示,,,,,,OpenScholar的准确率比GPT4o和PaperQA2(一个文献综述工具)这类现有系统划分横跨6.1%和5.5%。。。。。。。。别的,,,,,,OpenScholar天生的谜底在50%到70%的情形下比专家注释器的谜底更有用。。。。。。。。
这些研究效果和引文幻觉大幅下降,,,,,,证实晰OpenScholar有望支持和推动进一步研究事情。。。。。。。。论文作者也提醒说,,,,,,该AI系统仍有局限性,,,,,,同时,,,,,,基于语言模子的系统无法使科学文献综述完全自动化。。。。。。。。因此,,,,,,他们向学界同时开放ScholarQABench和OpenScholar,,,,,,以勉励进一步研究和优化。。。。。。。。(完)
【编辑:李滋润】
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