スタンフォード大学は、新しく開発した AI ライティング システム STORM&Co-STORM をオープンソース化しました。このシステムは、複数のソース情報を統合して、簡単なトピック入力に基づいて高品質な長文論文を生成することができ、科学研究のライティングの効率を大幅に向上させます。 STORM は、「LLM エキスパート」と「LLM モデレーター」によるマルチアングル Q&A を使用して記事を反復的に生成します。一方、Co-STORM はマルチエージェントの対話を通じて動的なマインド マップを生成し、包括的な情報を確保します。同システムは、ユーザーが自由にモードを選択して3分以内に構造化された長文記事を生成できるほか、ブレインストーミングのプロセスや記事例を閲覧できる機能も提供する。
STORM&Co-STORM システムのコアテクノロジーには、Bing 検索と GPT-4o mini のサポートが含まれており、その自動作成プロセスは、多視点質問の生成、アウトラインの生成と改善、全文生成の 3 つの段階に分かれています。システムは複数の情報源からの情報を統合しますが、情報源は主流に偏り、宣伝コンテンツが含まれる場合があります。 Co-STORM は、情報欠落の問題を解決し、学習効率を向上させることを目的としています。ユーザーテストでは、認知負荷が大幅に軽減されることが示されています。現在、システムは英語のみをサポートしていますが、将来的には多言語に拡張される予定です。オープンソースの STORM&Co-STORM システムは、パーソナライズされた学習に新たな可能性をもたらし、知識の習得をより便利かつ効率的にします。
ユーザーは英語の主題語を入力するだけで、ウィキペディアの記事と同様に、複数のソース情報を統合した高品質な長文記事を生成できます。 STORMシステムを体験するために、ユーザーはSTORMモードとCo-STORMモードを自由に選択できます。特定のトピックの後、STORM は 3 分以内に構造化された高品質な長い記事を作成できます。
さらに、ユーザーは「See BrainSTORMing Process」をクリックすることで、さまざまな LLM 役割のブレインストーミング プロセスを表示することもできます。 「Discover」列では、他の学者が作成した記事やチャットの例を参照でき、個人的に作成した記事やチャット記録もサイドバーの「My Library」で見つけることができます。
STORM システムの自動執筆プロセスは、多視点質問の生成、アウトラインの生成と改善、全文生成の 3 つの主要な段階に分かれています。このシステムは、関連する Wikipedia の記事を参照して、そのトピックをカバーするさまざまな視点を特定し、信頼できるオンライン ソースに基づいて Wikipedia のライターと専門家の間の会話をシミュレートします。 LLM の固有の知識に基づいて、さまざまな視点から収集された対話内容が、最終的に慎重に文章のアウトラインにまとめられます。
STORM は特定のトピックを調査する際に多様な視点を明らかにしますが、収集される情報は依然としてインターネット上の主流のソースに偏っており、宣伝的なコンテンツが含まれている場合があります。この研究のもう 1 つの限界は、研究者らがウィキペディアのような記事を最初から生成することに重点を置いていたにもかかわらず、自由に構成されたテキストの生成のみを考慮していたことです。人間が書いた高品質の Wikipedia 記事には、通常、構造化データとマルチモーダルな情報が含まれています。
Co-STORMは、情報収集・統合における情報漏れの問題を改善し、学習効率を大幅に向上させることを目的としています。マルチエージェントの共同対話、ダイナミックなマインド マッピング、レポート生成モジュールを通じて、ユーザーが情報の整理を理解し、参加できるように支援します。研究者らは 20 人のボランティアを対象に人間による評価を実施し、Co-STORM のパフォーマンスを従来の検索エンジンおよび RAG チャットボットと比較しました。その結果、Co-STORM は情報の深さと幅を大幅に改善し、ユーザーの 70% が Co-STORM が認知負荷を大幅に軽減すると信じて Co-STORM を好みます。
現在、STORM&Co-STORM システムは英語での対話のみをサポートしていますが、将来的には多言語対話機能に拡張される可能性があります。このシステムのオープンソース化は、情報へのアクセスが個人レベルに完全に合わせられ、何でも学ぶことができる異常な時代に私たちが生きていることを示しています。
論文アドレス: https://www.arxiv.org/pdf/2408.15232
全体として、STORM&Co-STORM システムのオープンソースは、人工知能支援ライティングの分野に新たなブレークスルーをもたらし、その効率的で便利な機能は期待に値します。今後、多言語対応やさらなる機能向上により、本システムは学術研究や日常の執筆においてさらに活躍することになるでしょう。