Core Concepts
대형 언어 모델은 과학 논문 초록에 나타난 증거를 바탕으로 특정 가설을 지지하거나 반박할 수 있다.
Abstract
이 연구는 대형 언어 모델(LLM)이 과학 논문 초록에 나타난 증거를 바탕으로 특정 가설을 지지하거나 반박할 수 있는지 탐구한다.
주요 내용은 다음과 같다:
과학적 가설 증거 확인(SHE) 작업을 제안하고, 사회과학 분야의 전문가 주도 협력 문헌 검토를 활용하여 벤치마크 데이터셋을 구축했다.
전이 학습 모델과 LLM을 사용하여 SHE 작업을 평가했다.
실험 결과, 현재의 NLU 모델과 LLM으로는 이 작업을 효과적으로 수행하기 어려운 것으로 나타났다.
향후 연구 방향으로 도메인 특화 데이터셋 구축, 프롬프트 튜닝, 모델 fine-tuning 등을 제안했다.
Stats
개인들이 더 자주 소셜미디어를 사용할수록 우울 증상이 증가할 수 있다.
소셜미디어에서 자신보다 더 잘나가는 사람들과 비교하는 경향이 있는 개인들은 주요 우울 장애 진단을 받을 가능성이 더 높다.
자신의 사진을 다른 사람들과 함께 게시하는 것을 꺼리는 개인들은 주요 우울 장애 진단을 받을 가능성이 더 높다.
300개 이상의 트위터 계정을 팔로우하는 참가자들은 주요 우울 장애 진단을 받을 가능성이 낮다.
소셜미디어 중독 척도 점수가 높은 참가자들은 주요 우울 장애 진단을 받을 가능성이 더 높다.
Quotes
"개인들이 더 자주 소셜미디어를 사용할수록 우울 증상이 증가할 수 있다."
"소셜미디어에서 자신보다 더 잘나가는 사람들과 비교하는 경향이 있는 개인들은 주요 우울 장애 진단을 받을 가능성이 더 높다."
"자신의 사진을 다른 사람들과 함께 게시하는 것을 꺼리는 개인들은 주요 우울 장애 진단을 받을 가능성이 더 높다."