LLM4SR: Обзор больших языковых моделей для научных исследований

LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research

January 8, 2025

Авторы: Ziming Luo, Zonglin Yang, Zexin Xu, Wei Yang, Xinya Du

cs.AI

Аннотация

В последние годы быстрое развитие крупных языковых моделей (LLM) преобразовало ландшафт научных исследований, предлагая беспрецедентную поддержку на различных этапах исследовательского цикла. В данной статье представлен первый систематический обзор, посвященный изучению того, как LLM революционизируют процесс научных исследований. Мы анализируем уникальные роли, которые LLM играют на четырех критических этапах исследований: обнаружение гипотез, планирование и реализация экспериментов, научное письмо и рецензирование. Наш обзор всесторонне демонстрирует методологии, специфичные для задач, и оценочные критерии. Идентифицируя текущие проблемы и предлагая направления для будущих исследований, этот обзор не только подчеркивает трансформационный потенциал LLM, но и стремится вдохновить и направить исследователей и практиков в использовании LLM для продвижения научного поиска. Ресурсы доступны в следующем репозитории: https://github.com/du-nlp-lab/LLM4SR

English

In recent years, the rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has transformed the landscape of scientific research, offering unprecedented support across various stages of the research cycle. This paper presents the first systematic survey dedicated to exploring how LLMs are revolutionizing the scientific research process. We analyze the unique roles LLMs play across four critical stages of research: hypothesis discovery, experiment planning and implementation, scientific writing, and peer reviewing. Our review comprehensively showcases the task-specific methodologies and evaluation benchmarks. By identifying current challenges and proposing future research directions, this survey not only highlights the transformative potential of LLMs, but also aims to inspire and guide researchers and practitioners in leveraging LLMs to advance scientific inquiry. Resources are available at the following repository: https://github.com/du-nlp-lab/LLM4SR