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Hypothesis Generation with Large Language Models

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此为LLM系列文章之一，并涉及《Hypothesis Generation with Large Language Models》的翻译工作。

使用大型语言模型生成假设

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 方法
  • 3 实验设置
  • 4 结果
  • 5 其他相关工作
  • 6 结论
  • 7 局限性

摘要

通过有效假说的提出能够推动科学进步，在本研究中我们将深入探讨大型语言模型（LLMs）在假说生成方面的潜力。本研究专注于探索基于数据驱动的方法以实现高效且精确的假说生成。为了增强LLM处理长文本的能力，在初始阶段我们利用少量示例生成假说，并在此过程中不断迭代更新以优化其质量。借鉴多臂老虎机理论设计出来的奖励函数帮助实现开发与探索之间的平衡，在此框架下开发出的一种算法不仅能够在分类任务中显著提高预测性能，在合成数据集上的准确率较现有方法分别提升了31.7%、13.9%、3.3%和24.9%。此外，在两个具有挑战性的实际应用数据集上该算法的表现也超过了监督学习方法至少12.8%和11.2%。我们的实证研究表明所提出的假说不仅验证了现有理论的重要结论还揭示了许多新的研究方向

1 引言

2 方法

3 实验设置

4 结果

5 其他相关工作

6 结论

本研究中,我们创新性地提出了一种名为HypoGeniC的方法,该方法基于大型语言模型（LLM）产出人类可解释且具有优越预测性能的新颖假设框架。其主要目标在于发现未知的知识领域,并通过采用HypoGeniC方法,在生成假设方面也展现出显著的人类可解释性。同时在预测性能上超越了现有的竞争基准和理论上完美情况,并且该框架特别适合用于涉及自然语言处理的社会科学研究领域。值得注意的是,我们的方法不仅适用于固定架构的传统模型,其中尤其适用于开放模型场景。我们的假设生成框架在社会科学领域的实际应用中发现了许多新的洞见,并且我们鼓励未来研究能够进一步探索基于现有文献资料的假设生成技术及其应用潜力

7 局限性

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