Acceleron: A Tool to Accelerate Research Ideation

要約

最近、研究ライフサイクルのさまざまな段階で研究者を支援するためのツールがいくつか提案されています。
ただし、これらは主に、関連文献の検索と推奨、草稿のレビューと批評、研究原稿の執筆などの作業に集中しています。
私たちの調査では、研究ライフサイクルの困難なアイデア創出段階で研究者を支援するために特別に設計されたツールの利用可能性に大きなギャップがあることが明らかになりました。
研究のアイデア出しを支援するために、研究ライフサイクルのさまざまな段階に対応する研究アクセラレータであり、アイデア出しのプロセスを支援するために特別に設計された「Acceleron」を提案します。
Acceleron は、新しい研究課題を含む包括的な研究提案書の作成まで研究者をガイドします。
提案の動機は、既存の文献のギャップを特定し、提案された問題を解決するための妥当な手法のリストを提案することによって新規性が検証されます。
私たちは、大規模言語モデル (LLM) の推論とドメイン固有のスキルを活用して、LLM の同僚とメンターのペルソナを組み込んだエージェントベースのアーキテクチャを作成します。
LLM エージェントは、研究者が行うアイデア創出プロセスをエミュレートし、インタラクティブな方法で研究者と関わり、研究提案書の作成を支援します。
特に、私たちのツールは幻覚などの LLM に固有の課題に対処し、2 段階のアスペクトベースの検索を実装して適合率と再現率のトレードオフを管理し、応答不能の問題に取り組んでいます。
評価として、3 人の異なる研究者から提供された ML および NLP ドメインからの提案に対するモチベーションの検証とメソッド合成のワークフローの実行を示します。
研究者によって提供された観察と評価は、さまざまな段階で適切な入力を行うことで研究者を支援し、時間効率の向上につながるという点でこのツールの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Several tools have recently been proposed for assisting researchers during various stages of the research life-cycle. However, these primarily concentrate on tasks such as retrieving and recommending relevant literature, reviewing and critiquing the draft, and writing of research manuscripts. Our investigation reveals a significant gap in availability of tools specifically designed to assist researchers during the challenging ideation phase of the research life-cycle. To aid with research ideation, we propose `Acceleron’, a research accelerator for different phases of the research life cycle, and which is specially designed to aid the ideation process. Acceleron guides researchers through the formulation of a comprehensive research proposal, encompassing a novel research problem. The proposals motivation is validated for novelty by identifying gaps in the existing literature and suggesting a plausible list of techniques to solve the proposed problem. We leverage the reasoning and domain-specific skills of Large Language Models (LLMs) to create an agent-based architecture incorporating colleague and mentor personas for LLMs. The LLM agents emulate the ideation process undertaken by researchers, engaging researchers in an interactive fashion to aid in the development of the research proposal. Notably, our tool addresses challenges inherent in LLMs, such as hallucinations, implements a two-stage aspect-based retrieval to manage precision-recall trade-offs, and tackles issues of unanswerability. As evaluation, we illustrate the execution of our motivation validation and method synthesis workflows on proposals from the ML and NLP domain, given by 3 distinct researchers. Our observations and evaluations provided by the researchers illustrate the efficacy of the tool in terms of assisting researchers with appropriate inputs at distinct stages and thus leading to improved time efficiency.

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