כתבה
arXiv cs.AI ·
סיכון של אי-ניתנות לשחזור בפרסומים ביו-רפואיים
Model Retirement Creates Reproducibility Risk in Biomedical AI Publications
מחקרים ביו-רפואיים המשתמשים במודלים שפה גדולים נתונים לסיכון של אי-ניתנות לשחזור עקב פרסום מודלים מיושנים. 42% מהמאמרים הציגו מודלים שכבר פרשו או יפרשו תוך שנתיים. הדבר מחייב דיווח ושימור נכון של המודלים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04699v1 Announce Type: new Abstract: Background. Large language models (LLMs) are being adopted in biomedical research at a rapid and accelerating pace, yet commercial services that host many widely used models operate under deprecation schedules that can complicate scientific reproducibility. Methods. We searched PubMed for original research articles from 2022 through March 2026 that applied a specific LLM to a biomedical task. An extraction agent identified model names from 61,077 article abstracts with human reviewers validating a subset for extraction accuracy. Extracted model names were normalized to canonical model identifiers. Lifecycle data (release date, retirement date, status) were compiled for the 50 most frequently used models. Results. We identified 8,931 paper-mod
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית