Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis
作者: Weixin Liang, Yuhui Zhang, Hancheng Cao, Binglu Wang, Daisy Ding, Xinyu Yang, Kailas Vodrahalli, Siyu He, Daniel Smith, Yian Yin, Daniel McFarland, James Zou
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.HC
发布日期: 2023-10-03
💡 一句话要点
利用GPT-4生成科研论文反馈以解决反馈不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 科研反馈 自动化评论 同行评审 人工智能 科研效率
📋 核心要点
- 现有的科学反馈机制面临着高质量同行评审难以获得的问题，尤其是对于初级研究者和资源匮乏的环境。
- 本文提出利用GPT-4生成科研论文的反馈，创建了一个自动化的评论管道，以提高反馈的可获得性和质量。
- 实验结果显示，GPT-4生成的反馈与人类评审者的反馈在多个期刊中具有相似的重叠率，且大多数研究者认为其反馈更具帮助性。
📝 摘要（中文）
专家反馈是严谨研究的基础。然而，学术产出的快速增长和知识专业化的复杂性使得传统的科学反馈机制面临挑战。高质量的同行评审变得越来越难以获得，尤其是对于初级研究人员或资源匮乏的环境中的研究者。为了解决这一问题，本文创建了一个自动化管道，利用GPT-4对科学论文的完整PDF提供评论。通过两项大规模研究评估GPT-4反馈的质量，结果显示GPT-4生成的反馈与人类评审者的反馈在多个期刊中的重叠率相当，且大多数研究者认为GPT-4的反馈比部分人类评审者的反馈更有帮助。尽管结果表明LLM生成的反馈对研究者有帮助，但也指出了若干局限性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高质量科研反馈难以获得的问题，尤其是在学术产出快速增长和知识专业化背景下，初级研究者和资源匮乏环境中的研究者面临的挑战。
核心思路：通过构建一个自动化管道，利用GPT-4生成对科研论文的反馈，旨在提高反馈的可获得性和质量，尤其是在缺乏人类评审者的情况下。
技术框架：整体架构包括数据收集、GPT-4反馈生成和用户反馈收集三个主要模块。首先，收集大量科研论文数据，然后利用GPT-4生成反馈，最后通过用户研究评估反馈的有效性。
关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型应用于科研反馈生成，尤其是通过系统性评估其与人类评审者反馈的重叠性，填补了这一领域的研究空白。
关键设计：在参数设置上，使用了GPT-4的特定配置以优化反馈质量，损失函数设计考虑了反馈的相关性和实用性，确保生成的反馈能够有效地帮助研究者。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GPT-4生成的反馈与人类评审者的反馈在Nature期刊中的重叠率为30.85%，在ICLR会议中的重叠率为39.23%。与人类评审者之间的重叠率相当，且57.4%的用户认为GPT-4的反馈非常有帮助，82.4%的人认为其反馈优于部分人类评审者的反馈。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括学术出版、科研教育和科研管理等。通过利用大型语言模型生成反馈，可以帮助初级研究者和资源匮乏的研究环境中的研究者更快地获得高质量的反馈，从而提高科研效率和质量。未来，随着技术的进步，LLM在科研反馈中的应用可能会更加广泛，推动科研领域的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Expert feedback lays the foundation of rigorous research. However, the rapid growth of scholarly production and intricate knowledge specialization challenge the conventional scientific feedback mechanisms. High-quality peer reviews are increasingly difficult to obtain. Researchers who are more junior or from under-resourced settings have especially hard times getting timely feedback. With the breakthrough of large language models (LLM) such as GPT-4, there is growing interest in using LLMs to generate scientific feedback on research manuscripts. However, the utility of LLM-generated feedback has not been systematically studied. To address this gap, we created an automated pipeline using GPT-4 to provide comments on the full PDFs of scientific papers. We evaluated the quality of GPT-4's feedback through two large-scale studies. We first quantitatively compared GPT-4's generated feedback with human peer reviewer feedback in 15 Nature family journals (3,096 papers in total) and the ICLR machine learning conference (1,709 papers). The overlap in the points raised by GPT-4 and by human reviewers (average overlap 30.85% for Nature journals, 39.23% for ICLR) is comparable to the overlap between two human reviewers (average overlap 28.58% for Nature journals, 35.25% for ICLR). The overlap between GPT-4 and human reviewers is larger for the weaker papers. We then conducted a prospective user study with 308 researchers from 110 US institutions in the field of AI and computational biology to understand how researchers perceive feedback generated by our GPT-4 system on their own papers. Overall, more than half (57.4%) of the users found GPT-4 generated feedback helpful/very helpful and 82.4% found it more beneficial than feedback from at least some human reviewers. While our findings show that LLM-generated feedback can help researchers, we also identify several limitations.