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/2304.02213v3
- Date: Mon, 10 Apr 2023 15:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 11:42:02.460841
- 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 Wan, 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(SII)と呼ばれる新しいNLPタスクを提案する。
我々は、既存のペロブスカイト型太陽電池FAIRデータセットに91.8%のF1スコアでGPT-3をチューニングすることで、このタスクを達成した。
この機能は、材料科学者がドメイン内で高品質なレビュー論文を選択することで、独自のモデルを開発することを可能にする。
- 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: Data has growing significance in exploring cutting-edge materials, and the
number of datasets has been generated either by hand or automated approaches.
However, the materials science field struggles to effectively utilize the
abundance of generated data, especially in applied disciplines where materials
are evaluated based on device performance rather than their properties. This
article presents a new NLP task called structured information inference (SII)
to address the complexities of information extraction at the device level in
materials science. We accomplished this task by tuning GPT-3 on an existing
perovskite solar cell FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)
dataset with 91.8% F1-score and we updated the dataset with all related
scientific papers up to now. The produced data 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 solar cells' electrical performance and design
materials or devices with target parameters through LLM. We obtained comparable
performance with traditional machine learning methods without feature
selection, demonstrating the potential of LLMs to learn scientific knowledge
and design new materials like a materials scientist.
- Abstract(参考訳): データは最先端の材料を探索する上で重要になってきており、データセットの数は手動または自動で生成されている。
しかし、材料科学分野は、特に材料が特性よりもデバイス性能に基づいて評価されるような応用分野において、生成データの豊富さを効果的に活用することに苦慮している。
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(SII)と呼ばれる新しいNLPタスクを提案する。
我々は、既存のペロブスカイト型太陽電池FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)データセットに91.8%のF1スコアでGPT-3をチューニングすることで、この課題を達成した。
生成されたデータ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。
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,太陽電池の電気性能を予測し,目標パラメータを持つ材料や装置をllmで設計する実験を行った。
我々は,LLMが科学知識を習得し,材料科学者のような新しい素材を設計する可能性を実証し,特徴選択のない従来の機械学習手法と同等のパフォーマンスを得た。
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