論文の概要: Large Language Models as Master Key: Unlocking the Secrets of Materials Science with GPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02213v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 04:01:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 13:39:53.565076
• Title: Large Language Models as Master Key: Unlocking the Secrets of Materials Science with GPT
• Title（参考訳）: マスターキーとしての大規模言語モデル: gptによる材料科学の秘密の解錠
• Authors: Tong Xie, Yuwei Wa, Wei Huang, Yufei Zhou, Yixuan Liu, Qingyuan Linghu, Shaozhou Wang, Chunyu Kit, Clara Grazian and Bram Hoex
• Abstract要約: 本稿では、材料科学におけるデバイスレベルでの情報抽出の複雑さに対処するため、構造化情報推論(SIS)と呼ばれる新しいNLPタスクを提案する。 我々は、91.8F1スコアのペロブスカイト型太陽電池FAIRデータセット上でGPT-3を微調整することで、この課題を達成した。 生成されたデータセットはフォーマットされ、正規化され、その後のデータ分析で入力として直接利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.969507813762113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This article presents a new NLP task called structured information inference (SIS) to address the complexities of information extraction at the device level in materials science. We accomplished this task by finetuning GPT-3 on a exsiting perovskite solar cell FAIR dataset with 91.8 F1-score and we updated the dataset with all related scientific papers up to now. The produced dataset is formatted and normalized, enabling its direct utilization as input in subsequent data analysis. This feature will enable materials scientists to develop their own models by selecting high-quality review papers within their domain. Furthermore, we designed experiments to predict PCE and reverse-predict parameters and obtained comparable performance with DFT, which demonstrates the potential of large language models to judge materials and design new materials like a materials scientist.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,材料科学におけるデバイスレベルの情報抽出の複雑さに対処するため,構造化情報推論(sis)と呼ばれる新しいnlpタスクを提案する。 我々は、gpt-3を91.8 f1-scoreのペロブスカイト太陽電池フェアデータセットに微調整し、関連するすべての科学論文でデータセットを更新した。 生成されたデータセットはフォーマットされ、正規化され、その後のデータ分析で入力として直接利用できる。 この機能により、材料科学者はドメイン内で高品質のレビュー論文を選択できる。 さらに,PCEおよび逆予測パラメータを予測する実験を設計し,DFTと同等の性能を示した。

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