Pengarang: Kevin Berlemont, PhD
Awalnya diterbitkan di Towards AI the World’s Leading AI and Technology News and Media Company. Jika Anda sedang membangun produk atau layanan terkait AI, kami mengundang Anda untuk mempertimbangkan untuk menjadi sponsor AI. Di Towards AI, kami membantu menskalakan AI dan startup teknologi. Biarkan kami membantu Anda melepaskan teknologi Anda kepada massa.
Menggunakan AI Untuk Meningkatkan Tinjauan Literatur Anda
Gambar oleh Jaredd Craig di Unsplash
Dua puluh tahun terakhir telah menyaksikan pertumbuhan eksponensial dalam jumlah makalah ilmiah yang diterbitkan. Pada tahun 2021 saja, jumlah makalah yang menyebutkan “pembelajaran mesin” lebih besar dari 9000. Tantangannya nyata bagi peneliti akademis, pakar industri, atau bahkan penggemar ilmu data untuk melacak publikasi yang relevan atau untuk berinvestasi dalam topik baru.
Jumlah makalah ilmiah yang menyebutkan “pembelajaran mesin” selama bertahun-tahun
Beberapa bulan yang lalu, laboratorium penelitian nirlaba, Ought, merilis perangkat lunak gratis yang mereka gambarkan sebagai asisten peneliti di https://elicit.org/. Algoritme dibuat berdasarkan model bahasa, seperti GPT-3, dan menampilkan makalah yang relevan dengan kueri yang Anda tulis. Telah disetel pada pertanyaan penelitian dan makalah akademis untuk meningkatkan relevansi hasil. Saya telah menggunakannya dalam penelitian akademis sehari-hari saya selama beberapa bulan sekarang, dan tim telah meningkatkan fitur secara teratur. Saya akan menjelaskan alur kerja umum dan cara menggunakan beberapa fitur secara efisien.
Alur kerja umum Elicit
Langkah pertama adalah mengajukan pertanyaan penelitian seperti ini:
Contoh kueri di https://elicit.org/
Kueri ini akan menghasilkan Elicit yang menampilkan 8 makalah paling relevan teratas menurut model bahasa. Fitur menarik dari model GPT-3 adalah bahwa Elicit akan menemukan makalah yang relevan meskipun tidak cocok dengan kata kunci karena menggunakan ukuran kesamaan antar kata. Setelah makalah telah dipilih, Elicit akan memberikan informasi lebih lanjut tentang mereka: ringkasan abstrak, deskripsi jenis studi, PDF, dan sebagainya. Untuk setiap makalah dalam hasil, abstrak akan diringkas sesuai permintaan Anda. Dengan demikian Anda mendapatkan gambaran yang mudah tentang relevansi makalah sesuai dengan pertanyaan Anda.
8 hasil teratas untuk kueri sebelumnya
Akhirnya, membuka makalah ini akan memberi Anda wawasan tentang kemungkinan kritik, kesimpulan, dan publikasi … Semua informasi ini dihasilkan menggunakan model mirip GPT-3 yang disetel dengan baik dan diminta dengan instruksi khusus.
Memanfaatkan Elicit
Mendapatkan gambaran singkat tentang literatur
Penggunaan model bahasa untuk menghasilkan informasi tentang makalah memungkinkan Elicit untuk memfilter hasil di sejumlah bidang yang mengesankan:
uji coba terkontrol secara acak meta-analisis berbagai jenis ulasan
Dengan demikian, tabel hasil memberi Anda gambaran langsung tentang makalah mana yang relevan dengan apa yang Anda pikirkan tanpa harus menemukan informasi di dalam teks.
Tugas Komunitas
Sampai sekarang, saya telah menjelaskan alur kerja Elicit di bawah tugas “Tinjauan Sastra”. Tujuan dari model ini adalah untuk memberikan jawaban atas pertanyaan penelitian dari makalah. Selain tugas yang telah ditentukan ini, pengguna dapat membuat tugas yang dapat dibuat tersedia untuk semua orang. Ini memperluas jangkauan pertanyaan penelitian yang dapat dijawab dengan menggunakan Elicit, menjadikannya alat yang diperlukan untuk tinjauan pustaka. Berikut adalah beberapa tugas favorit saya yang dapat digunakan Elicit untuk membantu Anda menemukan makalah ilmiah yang relevan:
Tugas brainstorming
Katakanlah Anda memiliki topik atau arah penelitian dalam pikiran. Bagaimana menemukan pertanyaan yang tepat untuk ditanyakan untuk mendapatkan hasil yang relevan tidak selalu merupakan tugas yang mudah. Tugas brainstorming membantu Anda dengan masalah ini saat Anda memberikan topik atau pertanyaan penelitian, dan Elicit akan mengembalikan pertanyaan terkait atau cara baru untuk merumuskan pertanyaan, seperti pada contoh di bawah ini.
Tugas curah pendapat di https://elicit.org/
Ringkasan abstrak
Model yang menyediakan ringkasan abstrak saat mencari melalui tinjauan pustaka tersedia untuk melakukan tugas ringkasan abstrak. Ketika dilengkapi dengan abstrak ilmiah, ia akan mengembalikan serangkaian kalimat yang meringkas abstrak (lihat di bawah).
Tugas ringkasan abstrak di https://elicit.org/
Saya menyukai tugas ini karena dua alasan utama:
Anda dapat menggunakannya untuk memastikan abstrak Anda memberikan argumen yang Anda inginkan. Anda bisa mendapatkan ikhtisar singkat dari makalah apa pun hanya dengan menyalin abstrak ke dalam model.
Pikiran Akhir
Singkatnya, Elicit adalah asisten peneliti bertenaga AI yang akan memindai literatur ilmiah untuk menjawab pertanyaan Anda. Dari pertanyaan yang sangat sempit hingga topik umum, Anda akan selalu mendapatkan hasil yang relevan. Peringkasan abstrak sejauh ini merupakan fitur favorit saya karena memungkinkan filter yang efisien dari makalah ilmiah yang relevan dan tidak relevan. Dan jika Anda tidak dapat menemukan tugas spesifik yang Anda inginkan, selalu ada kemungkinan untuk mendesainnya sendiri!
Menggunakan AI untuk meningkatkan tinjauan literatur Anda awalnya diterbitkan di Towards AI on Medium, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.
Diterbitkan melalui Menuju AI
