論文の概要: Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05332v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 16:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 14:05:46.422865
• Title: Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの創発的自律科学研究能力
• Authors: Daniil A. Boiko, Robert MacKnight, Gabe Gomes
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、機械学習研究の分野で急速に進歩している。 本稿では、自律設計、計画、科学実験の実行のために、複数の大規模言語モデルを組み合わせたインテリジェントエージェントシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based large language models are rapidly advancing in the field of machine learning research, with applications spanning natural language, biology, chemistry, and computer programming. Extreme scaling and reinforcement learning from human feedback have significantly improved the quality of generated text, enabling these models to perform various tasks and reason about their choices. In this paper, we present an Intelligent Agent system that combines multiple large language models for autonomous design, planning, and execution of scientific experiments. We showcase the Agent's scientific research capabilities with three distinct examples, with the most complex being the successful performance of catalyzed cross-coupling reactions. Finally, we discuss the safety implications of such systems and propose measures to prevent their misuse.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、自然言語、生物学、化学、コンピュータプログラミングにまたがる応用を含む機械学習研究の分野で急速に進歩している。 人間のフィードバックによる極度のスケーリングと強化学習は、生成したテキストの品質を大幅に向上させ、これらのモデルが様々なタスクを実行し、選択の理由付けを可能にした。 本稿では,科学実験の自律設計,計画,実行のために,複数の大規模言語モデルを組み合わせたインテリジェントエージェントシステムを提案する。 我々は3つの異なる例でエージェントの科学的研究能力を紹介し、最も複雑なのは触媒的クロスカップリング反応の成功例である。 最後に,これらのシステムの安全性について検討し,誤用防止策を提案する。

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