LLM4SR: 과학 연구를 위한 대규모 언어 모델에 대한 조사

초록

최근 몇 년간 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 급격한 발전은 과학 연구의 풍경을 변화시켰으며, 연구 주기의 다양한 단계에서 전례 없는 지원을 제공하고 있습니다. 본 논문은 LLMs가 과학 연구 과정을 혁신하는 방법을 탐색하기 위해 헌신된 첫 번째 체계적 조사를 제시합니다. 우리는 연구의 네 가지 중요한 단계인 가설 발견, 실험 계획 및 실행, 과학적 저술, 그리고 피어 리뷰에 걸쳐 LLMs가 하는 독특한 역할을 분석합니다. 우리의 검토는 과제별 방법론과 평가 기준을 포괄적으로 소개합니다. 현재의 도전과 미래 연구 방향을 식별함으로써, 이 조사는 LLMs의 혁신적 잠재력을 강조할 뿐만 아니라 연구자와 실무자들이 과학적 탐구를 발전시키기 위해 LLMs를 활용하는 데 영감을 주고 안내하기 위한 목적을 가지고 있습니다. 자료는 다음 저장소에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/du-nlp-lab/LLM4SR

English

In recent years, the rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has transformed the landscape of scientific research, offering unprecedented support across various stages of the research cycle. This paper presents the first systematic survey dedicated to exploring how LLMs are revolutionizing the scientific research process. We analyze the unique roles LLMs play across four critical stages of research: hypothesis discovery, experiment planning and implementation, scientific writing, and peer reviewing. Our review comprehensively showcases the task-specific methodologies and evaluation benchmarks. By identifying current challenges and proposing future research directions, this survey not only highlights the transformative potential of LLMs, but also aims to inspire and guide researchers and practitioners in leveraging LLMs to advance scientific inquiry. Resources are available at the following repository: https://github.com/du-nlp-lab/LLM4SR

LLM4SR: 과학 연구를 위한 대규모 언어 모델에 대한 조사

LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research

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