研究者として、科学論文を読んで理解することは常に私の日常生活の重要な部分でした。論文を効果的に消化する方法について大学院で学んだコツを今でも覚えています。しかし、毎日数え切れないほどの研究論文が発表されているため、最新の研究動向や洞察を追い続けるのに圧倒されています。私が学んだ古いトリックではできることは限られています。
これは、大規模言語モデル (LLM) の最近の開発により変わり始めています。LL.M. は、その優れた文脈理解により、ユーザーが提供した文書から関連情報を非常に正確に特定し、文書に関するユーザーの質問に対して質の高い回答を生成できます。この考えに基づいて、無数の文書質問応答ツールが開発されてきました。その一部は、研究者が比較的短期間で複雑な論文を理解できるように特別に設計されています。
これは間違いなく前進ですが、これらのツールを使用する際にいくつかの問題点があることに気づきました。私が抱えている主な問題の 1 つは、迅速なエンジニアリングです。LL.M. の回答の質は私の質問の質に大きく依存するため、私は「完璧な」質問を設計するのにかなりの時間を費やしていることがよくあります。これは、なじみのない研究分野の論文を読むときに特に困難です。どのような質問をすればよいのかわからないことがよくあります。
この経験から私は次のように考えました。研究論文の質問応答プロセスを自動化できるシステムを開発できないか? 論文から重要なポイントをより効率的かつ自律的に抽出できるシステムはありますか?
以前、私は言語学習用のデュアル チャットボット システムを開発するプロジェクトに取り組みました。コンセプトはシンプルですが効果的です。2 つのチャットボットがユーザーが指定した外国語で会話することで、ユーザーは会話を観察するだけでその言語が実際にどのように使用されているかを学ぶことができます。このプロジェクトの成功により、私は興味深い考えに至りました。同様のデュアル チャットボット システムは、研究論文の理解にも役立つのではないか?
そこで、このブログ投稿では、そのアイデアを実現していきます。具体的には、研究論文を自律的に消化するデュアル チャットボット システムの開発プロセスを順を追って説明します。
この旅を楽しい経験にするために、ソフトウェア プロジェクトとしてアプローチし、1 つのスプリントを実行します。「アイデア出し」から始めて、問題を解決するためにデュアル チャットボット システムを利用するという概念を導入します。次に「スプリント実行」&