Evaluating Research Quality with Large Language Models: An Analysis of ChatGPT’s Effectiveness

最新推荐文章于 2025-06-12 15:17:14 发布
最新推荐文章于 2025-06-12 15:17:14 发布
阅读量55 收藏
点赞数
分类专栏： LLM Daily 文章标签： 语言模型 chatgpt 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/144316373
版权

本文是LLM 文章，针对《Evaluating Research Quality with Large Language Models: An Analysis of ChatGPT’s Effectiveness with Different Settings and Inputs》的翻译。

使用大型语言模型评估研究质量：分析Chatgpt在不同设置和输入下的有效性

摘要

评估学术期刊文章的质量是一项耗时但对于国家研究评估活动、任命和推广至关重要的任务。因此，研究大型语言模型 （LLM） 是否可以在此过程中发挥作用非常重要。本文评估了哪些 ChatGPT 输入（没有表格、图表和参考文献的全文;标题和摘要;仅标题）产生了更好的质量分数估计，以及分数受 ChatGPT 模型和系统提示影响的程度。结果表明，最佳输入是文章标题和摘要，基于这些的平均 ChatGPT 分数（在 51 篇论文的数据集上进行 30 次迭代）与人类分数的相关性为 0.67，这是有史以来报告的最高值。ChatGPT 4o 略优于 3.5-turbo （0.66） 和 4o-mini （0.66）。结果表明，文章全文可能会混淆 LLM 研究质量评估，即使该任务的复杂系统指令比简单的指令更有效。因此，虽然摘要包含的信息不足以进行彻底的严谨性评估，但它们可能包含关于原创性和重要性的有力指导。最后，线性回归可用于将模型分数转换为人类量表分数，这比猜测准确 31%。

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
提示词设计：构建智能AIGC对话系统的核心
AI天才研究院
03-10 722
【代码】提示词设计：构建智能AIGC对话系统的核心。
企业AI Agent的跨模态学习：融合非结构化数据的决策支持
AI天才研究院
02-22 932
AI天才研究院是一个专注于人工智能技术研究和应用的领先机构，致力于推动人工智能技术在企业、医疗、教育等领域的创新和应用。研究院拥有一支由全球顶尖的人工智能专家、研究员和工程师组成的团队，他们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域拥有丰富的经验和深厚的学术背景。: 该书是计算机科学领域的经典之作，由著名计算机科学家Donald E. Knuth撰写。书中结合了东方禅宗哲学和计算机编程的智慧，提供了深刻的编程思想和技巧，对于提高编程能力和软件设计水平具有重要的指导意义。
Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning with Large Language Models思想缓冲:大型语言模型的思维增强推理
weixin_44182383的博客
06-13 968
进一步的分析表明，我们的BoT具有卓越的泛化能力和模型鲁棒性，而平均只需要多查询提示方法(例如，树/思想图)的12%的成本。我们的方法有三个关键优势:(i)准确性提高:通过共享的思想模板，我们可以自适应地实例化处理不同任务的高级思想，从而消除了从头开始构建推理结构的需要，从而提高了推理准确性。具体来说，我们设计了元缓冲区，这是一个轻量级的库，包含一系列通用的高级思想(思想模板)，这些思想是从不同的问题解决过程中提炼出来的，可以跨任务共享。4. 我们对10个具有挑战性的推理密集型任务进行了广泛的实验。
LLMs：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-31 5000
​ Paper：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 目录 《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 Abstract摘要 1 Introduction引言 2、Methodology方法 3、Datasets数据集：大多都是英文指令
LLMs之InstructGPT：《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-03 5345
​ LLMs之InstructGPT：《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读 目录 《Training language models to follow instructions with human feedback》翻译与解读 Abstract 1、Introduction引言 2、Related work相关工作 3、Methods a
LLMs：《GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
10-29 152
​ LLMs：《GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond》翻译与解读 目录 LLMs：《GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond》翻译与解读 ABS
LLM之LRMs：《Revisiting Prompt Optimization with Large Reasoning Models-A Case Study on Event Extractio
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-19 1093
​ LLM之LRMs：《Revisiting Prompt Optimization with Large Reasoning Models-A Case Study on Event Extraction》翻译与解读 目录 《Revisiting Prompt Optimization with Large Reasoning Models-A Case Study on Event Extraction》翻译与解读 Abstract 1、
LLMs之RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-14 5528
​ LLM之RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 目录 《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 Abstract 1 Introduction 2 Definition 3 RAG Framework
【论文阅读】《Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation》
weixin_45606499的博客
11-09 2457
摘要大型语言模型（LLMs）已成为Text-to-SQL任务的一种新范式。然而，缺乏系统性的基准限制了设计有效、高效和经济的以大型语言模型为基础的 Text-to-SQL 解决方案的发展。为了应对这一挑战，本文首先对现有的提示工程方法进行了系统和广泛的比较，包括问题表示、示例选择和示例组织，并通过这些实验结果阐述了它们的优缺点。基于这些发现，我们提出了一种新的综合解决方案，名为 DAIL-SQL，它在 Spider 排行榜上以 86.6% 的执行准确性刷新了纪录，树立了新的标杆。
LLMs：《PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways》翻译与解读
热门推荐
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-27 1万+
​ LLMs：《PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways》翻译与解读 目录 《PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways》翻译与解读 Abstract 1、Introduction介绍 2、Model Architecture模型架构 3、Training Dataset训练数据集 4、Training Infrastructure训练基础设施 5、Trai
LLMs之Qwen-2：《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-27 2550
​ LLMs之Qwen-2：《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读 目录 《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读 Abstract 1 Introduction Conclusion 《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读 地址 论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.15115 时间 2024年 12月19日 作者 Qwen Team
Application of MATLAB in Environmental Sciences: Case Analysis and Exploration of Optimization ...
Overview of MATLAB Applications in Environmental Science Environmental science is a discipline that studies the interactions between the natural environment and human activities. MATLAB, as a high-...
AI系统的公平性评估：确保模型无歧视的方法论
AI天才研究院
02-04 945
Introduction to AI Systems Fairness What is AI System Fairness? AI system fairness refers to the absence o
ChatGPT 辅助 PyTorch 开发：从数据预处理到 CNN 图像识别的全流程优化
2403_89974123的博客
06-09 862
在人工智能技术爆发的时代背景下，Python 凭借其简洁高效的特性成为机器学习与深度学习的核心工具，而大语言模型（如 ChatGPT、DeepSeek）的兴起则为 AI 开发注入了新动能。本次培训聚焦 “大语言模型 + Python + 深度学习” 的全栈技术体系，系统讲解从数据预处理、模型开发到前沿算法实践的全流程。通过 ChatGPT 辅助代码生成、调试及论文撰写，结合 PyTorch 框架实现经典机器学习算法（决策树、随机森林）与深度学习模型（CNN、RNN、GAN、YOLO），学员将掌握如何利用大语
LLMs 系列实操科普（1）
weixin_37179744的博客
06-09 459
LLMs 系列实操科普（1）
玩转ChatGPT：DeepSeek实战（核酸蛋白序列核对）
Jet4505的博客
06-10 821
玩转ChatGPT：DeepSeek实战（核酸蛋白序列核对）
打造超轻量的仿chatgpt的AI聊天应用
酌沧
06-11 628
使用纯 HTML、CSS 和 JavaScript实现了一个类似 ChatGPT 的聊天界面。支持 Markdown 渲染（AI 回复）、代码高亮、图片上传和预览、全局搜索、对话切换等。左侧边栏：显示历史对话列表，可以新建对话。主聊天区：显示用户与 AI 的消息流。顶部工具栏：包含侧边栏开关、模型选择器和全局搜索功能。底部输入区：用户可以在此输入文本、上传图片，并发送。项目开源地址 https://github.com/jiaxin576/LightAIChat。
AI不会杀死创作，但会杀死平庸
山海守门人
06-07 3682
有次跟创业的朋友聊起招人标准，他说现在最不想要的就是“AI依赖症晚期患者”——对AI生成的代码不假思索就提交，写的技术方案不经深度思考就交付，出了问题只会甩锅“AI没弄好”。深以为然。我见过太多人把越来越聪明的AI当成“万能代码生成器”，却忘了它本质上是个需要被严格监督和驾驭的“超级辅助工具”。就像会议系统里的“自动生成会议纪要”功能，AI现在能提炼要点、归纳结论，像个优秀的记录员， 但人类得判断哪些是真正的待办事项、识别发言中的微妙分歧和未明说的意图；
ChatGPT革命升级！o3-pro模型重磅发布：开启AI推理新纪元
最新发布
sunly31489的博客
06-12 566
o3-pro的发布不仅是技术的胜利，更是人类对AI认知的一次跨越。它以无可争议的可靠性证明了AI在复杂问题解决中的价值，对于AI行业从业者而言，o3-pro既是工具，也是镜子——它照见的不仅是技术的进步，更是人类在智能时代的责任与担当。正如奥特曼在《温和的奇点》中所言：「我们正站在一个临界点上，智能将变得像电力一样无处不在。」o3-pro的诞生，正是这个临界点的第一束光。在这束光里，我们看到的不仅是技术的未来，更是人类与AI共生的无限可能。你认为o3-pro的发布将如何影响你的行业？
There was an error in evaluating the test script: TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'get')
03-27
这个错误信息表明，在测试脚本运行过程中发生了一个 `TypeError` 类型的错误。具体来说，程序尝试读取一个未定义（undefined）对象的属性或方法 `'get'`。 ### 错误分析 1. **Undefined 对象**：JavaScript 中如果访问一个变量或对象，并且该变量或对象尚未初始化，则会被视为 `undefined`。 2. **Accessing Properties on Undefined**：当你试图从一个 `undefined` 的值上获取某个属性时就会触发此错误。比如下面这种情况会报错： ```javascript let obj; // 声明了但没赋值，默认为 undefined console.log(obj.get); // 尝试访问 undefined 上的 get 属性，抛出 TypeError ``` ### 可能的原因及解决办法 #### 1. 没有正确实例化对象 如果你正在调用的对象应该是一个类或其他构造函数生成的结果，那么可能是由于忘记创建实际的对象而导致的问题。 ```javascript class Example { get() { return "Hello World"; } } let example = new Example(); // 确保通过 new 关键字实例化 console.log(example.get()); // 正确做法 ``` 如果是类似这样的情况，请检查是否遗漏了 `new` 或其他必要的步骤来初始化你的对象。 #### 2. 导入模块失败 假如你在 Node.js 或者其他环境中引入外部库文件而出现问题的话，可能是因为导入部分存在语法错误或者是路径拼写不对所致。 例如： ```javascript const someModule = require('./somePath'); // 如果此处 path 写错了将导致无法加载 module 成功 someModule.get(); ``` 此时应确认引用路径无误并且目标模块确实导出了所需的成员内容。 #### 3. 异步操作未等待完成即开始下一步骤 当涉及到异步处理如 API 请求等场景下容易忽略结果返回前就直接继续往下执行逻辑流程也有可能引发同样的异常现象。 ```javascript async function fetchData(){ const response = await fetch('https://api.example.com/data'); if (!response.ok) throw new Error("HTTP error! status:" + response.status); const result = await response.json(); return result; } fetchData().then(data=>data.get()) // 这里假设 data 应包含 .get 方法 .catch(err => console.error(err)); // 若以上 then 部分没有正常接收到数据则同样可能出现上述错误提示 ``` 这种状况需保证所有前置条件均满足后再进入依赖阶段的操作环节之中去。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值