LLMs for Science: Usage for Code Generation and Data Analysis

📄 arXiv: 2311.16733v4 📥 PDF

作者: Mohamed Nejjar, Luca Zacharias, Fabian Stiehle, Ingo Weber

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2024-04-23)

备注: Accepted (ICSSP Special Issue in Journal of Software Evolution and Process); In Print

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在科学研究中的代码生成与数据分析应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 科学研究 代码生成 数据分析 软件工程 实证研究

📋 核心要点

  1. 现有的LLM工具在科学研究中的应用潜力尚未得到充分验证，具体的使用效果和可靠性仍不明确。
  2. 本文通过实证研究，探索LLM在科学研究中的具体应用场景，尤其是代码生成和数据分析。
  3. 研究结果表明，尽管LLM工具在某些用例中表现出色，但不同工具的效果差异显著，输出的完整性存在问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）被认为能够提高现代工作生活中的生产力，科学研究领域也不例外。尽管LLM工具在科学家日常工作中的潜力已成为跨学科讨论的热点，但我们对其在研究实践中的实际应用仍处于起步阶段。本文提供了LLM在研究过程中的使用案例的实证证据，特别关注软件工程相关的用例，如生成应用代码和开发数据分析脚本。研究结果显示，尽管LLM工具的前景广阔，但输出的完整性等方面存在多种问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在科学研究中应用的有效性和可靠性问题。现有方法在实际使用中存在输出不完整和准确性不足的挑战。

核心思路：通过实证研究，评估LLM工具在科学研究中的具体应用效果，尤其是代码生成和数据分析，以提供初步的使用案例和反馈。

技术框架：研究采用案例分析法，选择多个LLM工具进行比较，分析其在生成应用代码和数据分析脚本中的表现。主要模块包括用例选择、工具评估和结果分析。

关键创新：本文的创新点在于提供了LLM在科学研究中应用的实证数据，揭示了不同工具在相似任务中的表现差异，填补了相关领域的研究空白。

关键设计：研究中对工具的选择、评估标准和数据收集方法进行了详细设计，确保结果的可靠性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管LLM工具在生成代码和数据分析方面具有潜力，但不同工具的效果差异显著，某些工具在特定任务中的表现优于其他工具。具体的性能数据和对比基线尚未详细披露，但整体上，LLM工具的应用前景被广泛看好。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究、软件开发和数据分析等。通过提高LLM工具的可靠性和输出质量，能够显著提升科学家的工作效率，推动科学研究的进展。未来，随着技术的不断发展，LLM在科研中的应用将更加广泛，可能改变传统的研究方法和流程。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been touted to enable increased productivity in many areas of today's work life. Scientific research as an area of work is no exception: the potential of LLM-based tools to assist in the daily work of scientists has become a highly discussed topic across disciplines. However, we are only at the very onset of this subject of study. It is still unclear how the potential of LLMs will materialise in research practice. With this study, we give first empirical evidence on the use of LLMs in the research process. We have investigated a set of use cases for LLM-based tools in scientific research, and conducted a first study to assess to which degree current tools are helpful. In this paper we report specifically on use cases related to software engineering, such as generating application code and developing scripts for data analytics. While we studied seemingly simple use cases, results across tools differ significantly. Our results highlight the promise of LLM-based tools in general, yet we also observe various issues, particularly regarding the integrity of the output these tools provide.