基于生物学问题的大语言模型推理能力与可及性调查
计算与语言
2024-06-26 v1 人工智能
摘要
本研究论文探讨了过去十年生物医学与大型语言模型(LLM)的进展。为了理解这些进展如何相互促进，本文还讨论了自然语言处理(NLP)技术在生物医学领域的整合。最后，本文旨在扩展去年(2023年)进行的一项调查，通过为两个顶级语言模型引入新的问题和提示列表。通过这项调查，本文旨在量化LLM在推理能力上的改进程度，以及普通用户对这些改进的感知程度。此外，本文还试图通过提示LLM深入回答生物学文献检索问题，以扩展该领域的研究。
引用
@article{arxiv.2406.16891,
title = {Survey on Reasoning Capabilities and Accessibility of Large Language Models Using Biology-related Questions},
author = {Michael Ackerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16891},
year = {2024}
}
备注
19 pages, 5 figures