核心概念
大規模言語モデルを使用して非コーディングRNAの文献要約を自動化し、高品質な結果を得ることが可能である。
要約
生命科学における文献キュレーションの課題と、LLMを用いた自動文献要約の重要性が強調されている。
文献キュレーションの手法や評価方法について詳細に記載されている。
LLMを活用した自動化プロセスや人間との比較評価結果が示されている。
データ抽出、文章取得、プロンプト設計、参考文献確認など、具体的な手法や工程が明確に示されている。
結果として生成された数千のRNAサマリーは高品質であり、RNAcentralリソースで利用可能である。
イントロダクション
生命科学における文献キュレーションの重要性と時間的負担が述べられている。
大規模言語モデル(LLMs)
LLMsの概要とGPT4-turboモデルの使用方法が解説されている。
文章取得と選択
EuropePMC APIを使用した文章取得方法や選択基準について詳細が記載されている。
プロンプト設計と自己一貫性チェック
自己一貫性チェックや修正段階で使用されたプロンプト設計について具体的な例が提示されている。
人間および自動評価
50件のランダムサマリーに対する人間評価結果や自動評価メトリクスとその相関性について報告されている。
引用
"Language models, and in particular Large Language Models (LLMs) have attained sufficient quality to be applicable to curation."
"By leveraging NLP and LLMs, tasks such as generating summaries for non-coding RNA genes can be automated."
"In conclusion, we have demonstrated that LLMs are a powerful tool for the summarisation of scientific literature."