Daily Arxiv

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Se plonger dans l'écriture assistée par LLM dans les publications biomédicales grâce à un vocabulaire excédentaire

Created by
  • Haebom

Auteur

Dmitry Kobak, Rita Gonz alez-M arquez, Em\H{o}ke- Agnes Horv at, Jan Lause

Contour

Cette étude examine l'impact des modèles linguistiques à grande échelle (LLM), tels que ChatGPT, sur la rédaction scientifique en analysant plus de 15 millions de résumés biomédicaux indexés dans PubMed entre 2010 et 2024. Plus précisément, nous analysons les changements lexicaux afin d'identifier les pics de fréquence de certains mots de style dus à l'utilisation des LLM, et estimons qu'au moins 13,5 % des résumés biomédicaux en 2024 seront rédigés à l'aide d'un LLM. Cet impact des LLM varie selon les disciplines, les pays et les revues, atteignant jusqu'à 40 % dans certains sous-ensembles. Nos résultats suggèrent que les LLM ont eu un impact plus important sur la rédaction scientifique en recherche biomédicale que des événements mondiaux majeurs tels que la pandémie de COVID-19.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Démontre quantitativement que les LLM sont largement utilisés dans la rédaction universitaire en recherche biomédicale.
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Nous suggérons que les taux d’utilisation du LLM varient selon les disciplines, les pays et les revues.
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L’impact des LLM est plus grand que celui des grands événements mondiaux.
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Fournit des estimations de l’utilisation des LLM pour contribuer à la compréhension de l’utilisation des LLM dans le milieu universitaire.
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Limitations:
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Le champ d’analyse est limité au domaine biomédical.
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Les estimations d’utilisation du LLM sont des limites inférieures et l’utilisation réelle peut être plus élevée.
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La méthode d’estimation basée sur l’analyse des changements lexicaux présente des limites (possibilité de changements lexicaux dus à d’autres facteurs).
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Manque d’analyse des aspects qualitatifs de l’utilisation du LLM (exactitude, biais, etc.).
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