日: 2024年9月17日

Can LLMs Generate Novel Research Ideas? / Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas?

LLMが研究のアイデアを生成できるかについての論文が2つでいた。

  • Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.3]
    大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 新しいアイデアとLLMと人間のアイデアの盲点レビューを書くことで、研究アイデアのための現在のLLM能力に関する最初の統計的に重要な結論を得る。 LLMの自己評価の失敗や世代における多様性の欠如など,研究エージェントの構築と評価におけるオープンな問題を明らかにする。 
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 06 Sep 2024 08:25:03 GMT)
  • LLMのアイデアと人間のアイデアを研究者が比較「we find LLM-generated ideas are judged as more novel (p < 0.05) than human expert ideas while being judged slightly weaker on feasibility.」とのこと。結果も面白いが「7 Limitations of LLMs
    」、「11 Ethical Considerations」の考察も興味深い。
  • リポジトリはGitHub – NoviScl/AI-Researcher
  • Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas? [21.2]
    大規模言語モデル(LLM)と公開可能なChatGPTは、人工知能を人々の日常生活に組み込む上で、大きな転換点となっている。 本研究は,研究論文からの情報に基づく新たな研究アイデアを創出する上でのLLMの能力について考察する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 10 Sep 2024 03:26:42 GMT)
  • 上記と近いタイトルだが、こちらは「To address this task, we create a dataset of papers published after the year 2022 from these five domains.We annotate the papers with future research ideas.To evaluate the novelty and relevance of ideas generated by the LLMs, we propose an Idea Alignment Score (IAScore).This score reflects how well the generated ideas align with those proposed by the authors.」という方針で過去論文をもとにしている。Leakageが気になるところ。
  • リポジトリはGitHub – sandeep82945/Future-Idea-Generation

Unleashing Worms and Extracting Data: Escalating the Outcome of Attacks against RAG-based Inference in Scale and Severity Using Jailbreaking

  • Unleashing Worms and Extracting Data: Escalating the Outcome of Attacks against RAG-based Inference in Scale and Severity Using Jailbreaking [6.9]
    我々は、GenAIモデルをジェイルブレイクする能力により、攻撃者はRAGベースのアプリケーションに対する攻撃の結果をエスカレートできることを示した。 論文の前半では、攻撃者がRAG文書抽出攻撃に対してRAGメンバシップ推論攻撃をエスカレートできることが示されている。 論文の第2部では、攻撃者がRAGデータ中毒攻撃の規模を拡大し、単一のアプリケーションに妥協することで、GenAIエコシステム全体を妥協できることを示す。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 12 Sep 2024 13:50:22 GMT)
  • RAGに対する攻撃、RAG membership inference attacks、RAG entity extraction attacksからRAG documents extraction attacksへ。
  • 「Adversarial Self-Replicating Prompts」の考え方が面白い。
  • リポジトリはGitHub – StavC/UnleashingWorms-ExtractingData: Unleashing Worms and Extracting Data: Escalating the Outcome of Attacks against RAG-based Inference in Scale and Severity Using Jailbreaking

Towards a Unified View of Preference Learning for Large Language Models: A Survey

Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources 

  • Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources [38.3]
    我々は、コストのかかる人的アノテーションに頼ることなく、LLMに新しいスキルを教えるために使用できる新しい方法、Source2 Synthを提案する。 Source2 Synthはカスタムデータソースを入力として、実世界のソースをベースとした中間的推論ステップを備えた合成データポイントを生成する。 マルチホップ質問応答(MHQA)とツール質問応答(TQA)の推論能力をテストする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 12 Sep 2024 17:39:08 GMT)
  • 「we propose Source2Synth, a general approach to generate synthetic data grounded in external real-world sources.」でDataset generation → Dataset Curation → Fine tuningに進むながれ。
  • キュレーションフェーズで「This is achieved by slicing the dataset in two and using one slice to fine-tune the LLM (LLMSynth).」、「Data filtering During filtering, LLMSynth is used to predict the output of the given synthetic example using k tries. If the output cannot be predicted at least once, it is assumed the example is low quality and is not included in the final curated dataset.」とのこと。極端なデータだけフィルタするような意図なのだろうか。（at least oneだと問題ないかもだが、閾値によってモデル崩壊を招くのかどうかなど気になるところ）