CORE-GPTの紹介：信頼できるリサーチリソース
CORE-GPTは、オープンアクセスの科学記事を使って信頼できる答えを提供してるよ。
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目次
CORE-GPTは、3200万以上のオープンアクセスの科学論文から情報を使って質問に答える新しいプラットフォームだよ。このプラットフォームは、言語モデルの高度な能力と豊富な研究文献を組み合わせてるんだ。CORE-GPTの主な目的は、実際のソースに基づいた正確な回答を提供することで、信頼性を高めることなんだ。
現在の言語モデルの問題点
最近の高度な言語モデル、例えばGPT-3.5やGPT-4は、テキストの理解や生成において素晴らしいスキルを見せてるよ。でも、重大な欠点があって、提供する情報を裏付ける信頼できる引用を示すことができないことが多いんだ。テストの結果、彼らが提供した引用の大部分がでっち上げか間違っていたことがわかったんだ。これが、事実に基づく情報を届ける能力のギャップを浮き彫りにしてるんだ。
ソリューション：CORE-GPT
CORE-GPTは、この欠点に取り組むために、実際の研究論文に基づいた回答を提供することに重点を置いてるんだ。ユーザーの質問に対して、関連情報を科学研究から集めるために3つのステップのプロセスを使ってる。これにより、回答の信頼性が向上し、エラーの可能性も減るんだ。
CORE-GPTの仕組み
ステージ1：質問の理解
最初のステップでは、ユーザーの質問を受け取って処理し、キーワードを特定するんだ。プラットフォームは、これらの用語を同義語で豊かにして、関連する研究論文を見つけるための検索クエリを作成するよ。
ステージ2：関連論文の検索
2つ目のステージでは、この検索クエリを使ってCOREリポジトリからトップ5の関連論文を探し出すんだ。これらの論文には、回答を作成するために使える情報が含まれてるよ。
ステージ3：回答の生成
最後のステップでは、論文のタイトルと要約を取り込み、それを使って元の質問に対する詳細な回答を作成するんだ。モデルは、選ばれた論文から提供された情報のみに基づいて応答するように指示されてるよ。
CORE-GPTのメリット
CORE-GPTの最大の利点の一つは、生成された回答が実際の学術的ソースに基づいていることを保証することなんだ。これにより、誤った情報を提供する可能性が大幅に減るんだよ。さらに、CORE-GPTは完全な回答を提供できない場合を認識できるから、その不確実性をユーザーにわかりやすく伝えることができるんだ。
オープンアクセスの利点
CORE-GPTはオープンアクセスの研究を活用することで有利に機能してるよ。これにより、従来の出版で一般的な有料壁に制限されることなく、幅広い最新の研究をアクセスして使うことができるんだ。その結果、CORE-GPTは最新の研究結果をユーザーに届けることができるんだ。
CORE-GPTの評価
CORE-GPTのパフォーマンスを評価するために、20の科学分野にわたる100の異なる質問を使って一連のテストが行われたんだ。回答は、質問がどれだけ包括的に回答されたか、回答がどれだけ信頼できるか、全体的にどれだけ役立つかの3つの主要な基準に基づいて評価されたよ。この評価により、CORE-GPTは一般的に信頼性が高く、関連性のある回答を提供していることが示されたんだ。
評価結果
結果は、多くの分野でCORE-GPTが包括性、信頼性、有用性の点で良いスコアを得ていることを示していたよ。包括性が低い場合でも高い信頼スコアが維持されていて、ユーザーはCORE-GPTが提供する回答を信頼できるという示唆があるんだ。
制限事項
CORE-GPTは強力なパフォーマンスを示しているけど、いくつかの制限もあるんだ。オープンアクセスの文献に制約されてるから、有料壁の背後にある多くの研究にはアクセスできないんだ。それに、さまざまな分野でテストされたとはいえ、使用された質問は限られているから、さらなるテストがそれの効果をより完全に示すことができるかもしれないよ。
今後の展望
これからの展望として、CORE-GPTの改善のためのエキサイティングな機会があるんだ。現在の取り組みは、さまざまなプラットフォームを通じてアクセス可能にしたり、機能を強化したりすることに集中してるよ。将来のバージョンでは、論文からより詳細な内容を組み込むことができて、さらに良い回答が得られるかもしれない。
結論
要するに、CORE-GPTは科学的な質問に対する信頼できる回答を求める人にとって貴重なツールなんだ。高度な言語処理と広範なオープンアクセス文献へのアクセスのユニークな組み合わせが、既存のソリューションと差別化しているんだ。信頼できる、証拠に基づいた回答を提供することに注力することで、CORE-GPTは現在の質問応答ツールのギャップを埋めるだけでなく、学術研究や探求を大幅に改善する可能性を持ってるよ。
進化を続ける中で、CORE-GPTは学生や教育者、研究者、一般の人々など、信頼できる情報を求める幅広いユーザーに利益をもたらすはずだよ。信頼できるソースと明確なコミュニケーションに対するコミットメントを維持することで、CORE-GPTは学術探究の分野で重要なリソースになることが期待されてるんだ。
タイトル: CORE-GPT: Combining Open Access research and large language models for credible, trustworthy question answering
概要: In this paper, we present CORE-GPT, a novel question-answering platform that combines GPT-based language models and more than 32 million full-text open access scientific articles from CORE. We first demonstrate that GPT3.5 and GPT4 cannot be relied upon to provide references or citations for generated text. We then introduce CORE-GPT which delivers evidence-based answers to questions, along with citations and links to the cited papers, greatly increasing the trustworthiness of the answers and reducing the risk of hallucinations. CORE-GPT's performance was evaluated on a dataset of 100 questions covering the top 20 scientific domains in CORE, resulting in 100 answers and links to 500 relevant articles. The quality of the provided answers and and relevance of the links were assessed by two annotators. Our results demonstrate that CORE-GPT can produce comprehensive and trustworthy answers across the majority of scientific domains, complete with links to genuine, relevant scientific articles.
著者: David Pride, Matteo Cancellieri, Petr Knoth
最終更新: 2023-07-06 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.04683
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04683
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。