LLMが深層学習のベースライン構築を自動化、研究査読を補完
ケイレブ・N・エリントン (Caleb N. Ellington) らは2026年10月28日(現地時間)、深層学習の新規手法評価に不可欠なベースライン構築を大規模言語モデルで自動化する研究結果を、論文公開サイトarXiv cs.LGで発表した。物理科学と生命科学分野の36の分類・回帰タスクを検証した結果、自動構築されたシンプルなベースラインは、自明な予測器と深層学習モデル間の性能ギャップの95.5% (中央値) を回復し、12件の研究では深層学習モデルの性能に匹敵またはそれを上回った。