医学英語論文作成におけるChatGPTの参考文献捏造問題をどうにかする（Elicit/Perplexity/Consensusの比較）｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
医学英語論文作成におけるChatGPTの参考文献捏造問題をどうにかする（Elicit/Perplexity/Consensusの比較） ChatGPT に論文作成のサポートをしてもらうと実在しない参考文献を捏造してくるhallucinationの問題があります。この問題を解決するために3つの大規模言語モデルと検索エンジンを併用したサービスを用いてみます。 3つのサービスとはElicit, Perplexity, Consensになります。 まず結論元々Pubmedで探し出すべき文献を十分な本数見つけられる方はこれらのサービスを使う必要性はあまりありません。 Elicitがこの3つの中だと目的の論文を探すという用途においては一番良さそうです。 Perplexityは思いついたクリニカルクスチョンに対する先行研究や既存の知見をすぐに確認した場合に良いと思います。 1については若手の先生は意外と
探しものがはかどる検索エンジンDuckDuckGo、NDC順Bangリスト
DuckDuckGo（https://duckduckgo.com）はプライバシーの保護に重きを置いている検索エンジンのひとつである。 特筆すべきは、Bangという機能があって、探しものがとてもはかどる。 たとえば「!a 図書館」（ビックリマーク＋アルファベットのa＋スペース＋検索語）と入力するとAmazonを検索してくれる。 こんな風に「!＋何か」 で特定のサイトのみの検索ができる機能がBangである。 検索エンジンが使えなくなった（クズみたいなサイトが上位に来て、欲しい情報が見つからない等）と言われて久しいが、探すべきサイトにダイレクトで検索することで、この問題のかなりの部分が解決する。 よく使いそうなのは ! （キーワード） 最初の検索結果へ直接ジャンプ !i イメージ検索 !m 地図検索 !n ニュース検索 !v 動画検索 !w ウィキペディア検索 !pdf PDFファイルだけを検
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
