[目的/意义]提出一种创新的基于大模型的科研设备成本评估框架,旨在解决传统成本评估方法中的局限性,如成本评估的不精确性和效率低下问题。自动化地从科研论文中抽取实验材料与设备信息,并设计科研设备成本估算模型,从而精准和高效地...[目的/意义]提出一种创新的基于大模型的科研设备成本评估框架,旨在解决传统成本评估方法中的局限性,如成本评估的不精确性和效率低下问题。自动化地从科研论文中抽取实验材料与设备信息,并设计科研设备成本估算模型,从而精准和高效地评估科学研究成本,为实验成本的精确评估和科研资源的有效利用提供了新的工具和方法。[方法/过程]以物理和计算机领域为例,利用arXiv数据库与Paper With Code网站提供的论文数据构建了一个训练数据集,并采用LoRA微调技术在基准模型LLaMA2-13b上进行微调,使其能够精确抽取目标领域论文中关于实验设备与材料的详细信息。通过Wikipedia进行实体链接消歧,并综合考虑材料设备的价格波动,设计了一种平均情况分析的成本估算公式,以计算机视觉领域为例对科研设备成本评估框架的有效性进行验证。[局限]只在计算机领域和物理领域进行了实验,同时数据集的构建主要依赖于公开可获取的论文数据,这可能限制了成本评估框架的泛化能力和准确性。[结果/结论]通过对计算机科学与物理学领域的科研论文进行实证分析,展示了基于大模型的科研设备成本评估框架的有效性。通过LoRA技术微调的LLaMA2模型在信息抽取任务上显示出较高的准确率和召回率,证明了本框架在精准抽取实验材料与设备信息方面的能力。同时,在计算机视觉领域开展了成本估算分析,揭示了计算资源已经成为制约计算机视觉领域科研产出的关键因素之一和特定的算法模型结构或研究范式存在性能上限等结论。这些发现与实际科研活动相吻合,证明了本文提出的成本评估框架能够准确反映科研实践的现实情况,为科研项目的资源优化提供了重要参考。展开更多
文摘[目的/意义]提出一种创新的基于大模型的科研设备成本评估框架,旨在解决传统成本评估方法中的局限性,如成本评估的不精确性和效率低下问题。自动化地从科研论文中抽取实验材料与设备信息,并设计科研设备成本估算模型,从而精准和高效地评估科学研究成本,为实验成本的精确评估和科研资源的有效利用提供了新的工具和方法。[方法/过程]以物理和计算机领域为例,利用arXiv数据库与Paper With Code网站提供的论文数据构建了一个训练数据集,并采用LoRA微调技术在基准模型LLaMA2-13b上进行微调,使其能够精确抽取目标领域论文中关于实验设备与材料的详细信息。通过Wikipedia进行实体链接消歧,并综合考虑材料设备的价格波动,设计了一种平均情况分析的成本估算公式,以计算机视觉领域为例对科研设备成本评估框架的有效性进行验证。[局限]只在计算机领域和物理领域进行了实验,同时数据集的构建主要依赖于公开可获取的论文数据,这可能限制了成本评估框架的泛化能力和准确性。[结果/结论]通过对计算机科学与物理学领域的科研论文进行实证分析,展示了基于大模型的科研设备成本评估框架的有效性。通过LoRA技术微调的LLaMA2模型在信息抽取任务上显示出较高的准确率和召回率,证明了本框架在精准抽取实验材料与设备信息方面的能力。同时,在计算机视觉领域开展了成本估算分析,揭示了计算资源已经成为制约计算机视觉领域科研产出的关键因素之一和特定的算法模型结构或研究范式存在性能上限等结论。这些发现与实际科研活动相吻合,证明了本文提出的成本评估框架能够准确反映科研实践的现实情况,为科研项目的资源优化提供了重要参考。
