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/2304.02213v5
- Date: Wed, 12 Apr 2023 14:06:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 11:02:10.707674
- 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, Wenjie Zhang and Bram Hoex
- Abstract要約: 本稿では,物質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)と呼ばれる自然言語処理(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をチューニングし、リリース以来のデータでデータセットを拡張した。
また、太陽電池の電気性能を予測する実験を設計し、大規模言語モデル(LLM)を用いてターゲットパラメータを持つ材料や装置の設計を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.33544942080883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The amount of data has growing significance in exploring cutting-edge
materials and a number of datasets have been generated either by hand or
automated approaches. However, the materials science field struggles to
effectively utilize the abundance of data, especially in applied disciplines
where materials are evaluated based on device performance rather than their
properties. This article presents a new natural language processing (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 extended the dataset with data published since its release. The
produced data is formatted and normalized, enabling its direct utilization as
input in subsequent data analysis. This feature empowers materials scientists
to develop models by selecting high-quality review articles within their
domain. Additionally, we designed experiments to predict the electrical
performance of solar cells and design materials or devices with targeted
parameters using large language models (LLMs). Our results demonstrate
comparable performance to traditional machine learning methods without feature
selection, highlighting the potential of LLMs to acquire scientific knowledge
and design new materials akin to materials scientists.
- Abstract（参考訳）: 最先端の材料の探索において、データ量の重要性が増しており、手や自動的なアプローチによって多くのデータセットが生成されている。
しかし、材料科学分野は、特に材料が特性よりもデバイスの性能に基づいて評価される応用分野において、データ量の有効利用に苦慮している。
本稿では,物質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)と呼ばれる自然言語処理(NLP)タスクを提案する。
我々は、既存のペロブスカイト太陽電池FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)データセットに91.8%のF1スコアでGPT-3をチューニングし、リリース以来のデータでデータセットを拡張した。
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なレビュー記事を選択することでモデルを開発することができる。
さらに,大型言語モデル(llms)を用いて太陽電池の電気性能を予測し,対象パラメータを有する材料やデバイスの設計実験を行った。
本結果は,LLMが科学知識を習得し,材料科学者に似た新しい素材を設計する可能性を強調し,特徴選択のない従来の機械学習手法に匹敵する性能を示した。
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