論文の概要: ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05376v5
• Date: Mon, 2 Oct 2023 17:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 19:36:12.849609
• Title: ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools
• Title（参考訳）: ChemCrow: 化学ツールによる大規模言語モデルの強化
• Authors: Andres M Bran, Sam Cox, Oliver Schilter, Carlo Baldassari, Andrew D White, Philippe Schwaller
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、領域全体にわたるタスクにおいて高いパフォーマンスを示してきたが、化学に関連した問題に悩まされている。 本研究では, 有機合成, 創薬, 材料設計における課題を遂行するLLM化学剤であるChemCrowを紹介する。 我々のエージェントは、昆虫の忌避剤である3種の有機触媒の合成を自律的に計画し、実行し、新しいクロモフォアの発見を導いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9195187117013247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the last decades, excellent computational chemistry tools have been developed. Integrating them into a single platform with enhanced accessibility could help reaching their full potential by overcoming steep learning curves. Recently, large-language models (LLMs) have shown strong performance in tasks across domains, but struggle with chemistry-related problems. Moreover, these models lack access to external knowledge sources, limiting their usefulness in scientific applications. In this study, we introduce ChemCrow, an LLM chemistry agent designed to accomplish tasks across organic synthesis, drug discovery, and materials design. By integrating 18 expert-designed tools, ChemCrow augments the LLM performance in chemistry, and new capabilities emerge. Our agent autonomously planned and executed the syntheses of an insect repellent, three organocatalysts, and guided the discovery of a novel chromophore. Our evaluation, including both LLM and expert assessments, demonstrates ChemCrow's effectiveness in automating a diverse set of chemical tasks. Surprisingly, we find that GPT-4 as an evaluator cannot distinguish between clearly wrong GPT-4 completions and Chemcrow's performance. Our work not only aids expert chemists and lowers barriers for non-experts, but also fosters scientific advancement by bridging the gap between experimental and computational chemistry.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、優れた計算化学ツールが開発されてきた。 アクセシビリティが強化された単一のプラットフォームに統合することで、急な学習曲線を克服することで、その潜在能力を最大限に活用することができる。 近年,大規模言語モデル (LLM) は領域間のタスクにおいて高い性能を示したが,化学問題に苦慮している。 さらに、これらのモデルは外部の知識ソースにアクセスできず、科学的応用における有用性を制限している。 本研究では, 有機合成, 創薬, 材料設計における課題を遂行するLLM化学剤であるChemCrowを紹介する。 18のエキスパート設計ツールを統合することで、化学におけるLLMのパフォーマンスが向上し、新たな能力が出現する。 我々のエージェントは、昆虫忌避剤、3つの有機触媒の合成を自律的に計画し実行し、新しいクロモフォアの発見を導いた。 llmとエキスパートアセスメントの両方を含む評価は,化学タスクの多種多様な自動化におけるchemcrowの有効性を示す。 驚くべきことに,GPT-4を評価器として用いると,GPT-4の完成度とChemcrowの性能を区別できない。 我々の研究は、専門家の化学者を助け、非専門家の障壁を下げるだけでなく、実験化学と計算化学のギャップを埋めることによって科学的進歩を促進する。

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