大型语言模型助力：使用 ChatGPT 简化科学工作流程开发的复杂性
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。科学工作流系统越来越受欢迎，可以表达和执行对大数据集的复杂数据分析流水线，因为它们提供了自动化并行化在大型计算集群上的可重复性、可靠性和可扩展性。然而，由于涉及许多黑盒工具和必要的底层基础架构，实现工作流变得困难。同时，用户支持工具很少，可用示例数量远低于传统编程语言。为了应对这些挑战，我们研究了大型语言模型（LLMs），特别是...
该文介绍了科学工作流系统的发展和挑战，以及大型语言模型（LLMs）在科学工作流处理中对用户的支持效率。作者进行了三项用户研究，评估了 ChatGPT 在理解、适应和扩展工作流方面的效果。结果表明，LLMs 可以有效地解释工作流，但在交换组件或目的工作流扩展方面表现较差。作者提出了未来的研究方向。
