Apprentices to Research Assistants: Advancing Research with Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな研究領域で強力なツールとして登場しました。
この記事では、文献レビューと直接の実験を通じてその可能性を検証します。
LLM には費用対効果や効率などの利点がありますが、迅速な調整、偏見、主観などの課題に対処する必要があります。
この研究では、定性分析に LLM を利用した実験からの洞察が示され、成功と限界が強調されています。
さらに、迅速な最適化手法や人間の専門知識の活用など、課題を軽減するための戦略についても説明します。
この調査は、LLM を HCI データ作業に批判的かつ倫理的に統合することに重点を置いた「調査ツールとしての LLM」ワークショップの焦点と一致しています。
機会と課題の両方に取り組むことで、私たちの取り組みは、研究における責任ある応用に関する継続的な対話に貢献します。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in various research domains. This article examines their potential through a literature review and firsthand experimentation. While LLMs offer benefits like cost-effectiveness and efficiency, challenges such as prompt tuning, biases, and subjectivity must be addressed. The study presents insights from experiments utilizing LLMs for qualitative analysis, highlighting successes and limitations. Additionally, it discusses strategies for mitigating challenges, such as prompt optimization techniques and leveraging human expertise. This study aligns with the ‘LLMs as Research Tools’ workshop’s focus on integrating LLMs into HCI data work critically and ethically. By addressing both opportunities and challenges, our work contributes to the ongoing dialogue on their responsible application in research.

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