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ChatGPT竟成Nature审稿人？近5000篇论文实测，82.4%作者表示很有帮助！

2023-10-12
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GPT-4，已经成功晋身审稿人！


最近，来自斯坦福大学等机构的研究者把3,096篇Nature系列论文和1,709篇ICLR等顶会文章丢给了GPT-4，让它生成评审意见、修改建议，然后和人类审稿人给出的意见相比较。

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.01783

结果，GPT-4不仅完美胜任了这项工作，甚至比人类做得还好！


它给出的意见中，超50%和至少一名人类审稿人一致。

另有超过82.4%的作者表示，GPT-4给出的意见相当有帮助，而且大多数用户打算再次使用LLM反馈系统。

论文作者James Zou总结道：我们仍然需要高质量的人工反馈，但LLM可以帮助作者在正式的同行评审之前，改进自己的论文初稿。

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以下是对同一篇ICLR论文的LLM评论和人类评论，可以看出，LLM的眼光很毒辣，评论很一针见血。

比如与先前研究的对比上，人类审稿员表示：
比较是有缺陷的。尤其是GNN方法的标签一致性和中心一致性损失都没有考虑到。更公平的比较应该是使用两种损失都考虑到的GNN方法。

而GPT-4的评价是：
论文缺乏与现有方法的彻底的比较。虽然作者对于一些方法比较了基线，但还需要更全面的比较。

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在理论可靠性上，人类审稿人给出了这样的意见——
恕我直言，理论的证明太琐碎了。最终结论是如果相似度合适，预测的动作就是准确的。由于模型正在学习正确的相似度，也就相当于说模型h如果经过良好的训练，输出就是正确的。这是显然的事。

而GPT-4的意见是：
作者应该提供更多理论分析，来比较信息传递和一致性约束之间的联系，这样能让读者更易于理解。
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在研究的可复现性上，人类审稿员希望论文能够提供代码，好让其他读者也能复现实验。

GPT-4对此也给出了相同意见：「作者应该提供有关实验设置的更多详细信息，来确保研究的可复现性。」

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这项研究让我们知道，LLM确实可以用作改论文神器了！

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