LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research

要約

近年、大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩により科学研究の状況が一変し、研究サイクルのさまざまな段階にわたって前例のないサポートが提供されています。
この論文では、LLM が科学研究プロセスにどのような変革をもたらしているかを探ることに特化した初の体系的な調査を紹介します。
私たちは、仮説発見、実験計画と実施、科学的執筆、査読という研究の 4 つの重要な段階にわたって LLM が果たす独特の役割を分析します。
私たちのレビューでは、タスク固有の方法論と評価ベンチマークを包括的に紹介しています。
この調査は、現在の課題を特定し、将来の研究の方向性を提案することにより、LLM の変革の可能性を強調するだけでなく、研究者や実践者が LLM を活用して科学的研究を進めるよう刺激し、導くことも目的としています。
リソースは次のリポジトリで入手できます: https://github.com/du-nlp-lab/LLM4SR

要約(オリジナル)

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

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