大型語言模型 怎樣改變科學研究方法

編譯／夏洛特

近年來，大型語言模型（Large Language Model, LLM）迅速崛起，從各種應用程式到日常工具的多樣化發展，使其在科技和學術領域的使用越來越廣泛。大型語言模型的應用不僅僅限於技術層面，它還逐步改變了科研的方式。從加速文獻查閱、輔助實驗設計，到促進跨領域合作，LLM正在成為現代科研的重要夥伴，ChatGPT等模型為科研提供了新的視角和工具，未來有望在更廣泛的領域持續發揮其效用。

加速文獻閱讀與知識吸收

科學家在面對龐大的文獻量時，通常需要花費大量時間閱讀與分析。然而，LLM如ChatGPT等模型，已被用於協助研究者篩選和總結文獻資料，讓科學家能更迅速地掌握關鍵研究進展，節省了閱讀和分析的時間，提升了知識吸收的效率。

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輔助實驗設計與數據分析

此外，LLM也在實驗設計和數據分析中扮演重要角色。研究人員可以透過模型詢問實驗設計的最佳方法，甚至讓模型提供數據分析的建議，減少了試錯時間。ChatGPT在處理資料時能根據既有數據模式協助研究者檢測異常值，或提供額外數據處理的可能性，大幅加快了科研速度。

擴展跨領域的科研合作

同時，LLM還促進了跨領域合作，讓來自不同學科的研究人員可以透過模型得到簡化的解釋，縮短了理解各領域專業術語的距離。ChatGPT的自然語言處理能力使其成為協作研究的橋梁，協助科學家們更輕鬆地了解其他領域的專業知識，進而加速了跨學科的創新和合作。

參考資料：forbes

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