Как много учебных статей написано с помощью ChatGPT?

 How Many Academic Papers are Written with the Help of ChatGPT? This AI Paper Delves into ChatGPT Usage in Academic Writing through Excess Vocabulary

Использование больших языковых моделей (LLM) в академическом письме

В последние годы наблюдается быстрый рост использования больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, в академическом письме. Исследование, проведенное в период с 2010 по 2024 год, позволяет выявить изменения в стиле письма и словарном запасе в биомедицинских исследовательских резюме из PubMed.

Применение искусственного интеллекта в академическом письме

Широкое распространение LLM вызывает опасения относительно подлинности и оригинальности научных текстов, что влияет на исследовательскую честность и оценку академических вкладов.

Традиционно для оценки присутствия текстов, сгенерированных LLM, в академической литературе применялись несколько методов. Один из распространенных подходов заключается в использовании детекторов LLM, обученных различать человеческий и AI-сгенерированный текст на основе известных образцов. Другой метод моделирует распределение частоты слов в научных текстах, рассматривая их как смеси человеческого и AI-сгенерированного контента. Третий подход использует списки маркерных слов, избыточно используемых LLM, обычно стилистических терминов, а не содержательной лексики.

В данном исследовании предлагается новый, основанный на данных подход, который избегает некоторых ограничений предыдущих методов. Вместо использования заранее определенных наборов данных человеческих и LLM-сгенерированных текстов, данный метод рассматривает избыточное использование слов для идентификации участия LLM. Этот подход позволяет более объективно и всесторонне проанализировать влияние LLM на научное письмо.

Исследователи проанализировали более 14 миллионов резюме из PubMed за период с 2010 по 2024 год. Они создали матрицу встречаемости слов в этих резюме и рассчитали годовую частоту каждого слова. Сравнивая наблюдаемые частоты в 2023 и 2024 годах с контрфактическими проекциями на основе тенденций предыдущих лет, они выявили слова со значительным увеличением использования, которые затем использовались для оценки влияния LLM.

Анализ показал, что определенные слова, особенно стилистические, такие как “вдается”, “демонстрирует” и “подчеркивает”, показали заметный рост частоты, что указывает на участие LLM. Исследователи количественно оценили это избыточное использование с помощью двух мер: разницы в избыточной частоте (разница между наблюдаемой и ожидаемой частотой) и коэффициента избыточной частоты (отношение наблюдаемой к ожидаемой частоте).

Для оценки степени использования LLM исследователи использовали разницу в частоте избыточных слов в качестве нижней границы. Например, слово “потенциал” показало разницу в избыточной частоте, указывающую на то, что по крайней мере 4% резюме 2024 года содержат это слово из-за влияния LLM. Анализируя резюме, содержащие слова с избыточным использованием, авторы получили нижнюю границу в 10% для статей, написанных с помощью LLM в 2024 году.

Данное исследование подчеркивает значительное изменение стилей академического письма из-за появления LLM, предоставляя убедительные доказательства влияния LLM на научную литературу. Это подчеркивает трансформационный эффект LLM на научную коммуникацию и вызывает важные вопросы о научной честности и будущем академического письма.

Если вы хотите узнать больше о наших исследованиях, пишите нам на Telegram.

Попробуйте использовать ИИ-ассистента в продажах от Flycode.ru. Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…