「论文阅读」Can Large Language Models Provide Useful Feedback on Research Paper

简读文意

本文关注高质量同行评审过程所面临的与日俱增的困难(由于学术产出更多且要求更综合的领域专家知识)。文章探索是否可以使用LLM对研究草稿生成严谨的反馈。

具体工作

通过2个large-scale研究评估GPT4反馈的质量。

发现

LLM可以帮助研究者,但也具有一些局限性:通常倾向于关注特定的反馈(增加实验、数据);难以提供对方法设计有深度的反馈。 于是建议在论文评审过程中,研究者与LLM协作。

应用前景

当无法得到及时的专家反馈时,使用LLM在同行评审前对(早期)研究稿进行反馈。

流程

LLM生成反馈

评价LLM反馈与人类反馈的重叠度

CoolCats
CoolCats
理学学士

我的研究兴趣是时空数据分析、知识图谱、自然语言处理与服务端开发