論文の概要: 1.5 million materials narratives generated by chatbots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13687v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 22:00:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 19:46:24.464096
- Title: 1.5 million materials narratives generated by chatbots
- Title（参考訳）: チャットボットが生み出した150万の資料物語
- Authors: Yang Jeong Park, Sung Eun Jerng, Jin-Sung Park, Choah Kwon, Chia-Wei
Hsu, Zhichu Ren, Sungroh Yoon, and Ju Li
- Abstract要約: 我々はOQMD, Materials Project, JARVIS, COD, AFLOW2データベースを組み合わせた1,494,017の自然言語教材のデータセットを作成した。
生成されたテキストの物語は、人間の専門家とChatGPT-4によって、技術的正確性、言語と構造、コンテンツの関連性と深さという3つのルーブリックに基づいてポーリングされ、スコア付けされた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.125848842769464
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advent of artificial intelligence (AI) has enabled a comprehensive
exploration of materials for various applications. However, AI models often
prioritize frequently encountered materials in the scientific literature,
limiting the selection of suitable candidates based on inherent physical and
chemical properties. To address this imbalance, we have generated a dataset of
1,494,017 natural language-material paragraphs based on combined OQMD,
Materials Project, JARVIS, COD and AFLOW2 databases, which are dominated by ab
initio calculations and tend to be much more evenly distributed on the periodic
table. The generated text narratives were then polled and scored by both human
experts and ChatGPT-4, based on three rubrics: technical accuracy, language and
structure, and relevance and depth of content, showing similar scores but with
human-scored depth of content being the most lagging. The merger of
multi-modality data sources and large language model (LLM) holds immense
potential for AI frameworks to help the exploration and discovery of
solid-state materials for specific applications.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の出現は、様々な応用のための総合的な材料探索を可能にした。
しかし、AIモデルは科学文献で頻繁に遭遇する物質を優先し、固有の物理的および化学的性質に基づいて適切な候補の選択を制限する。
この不均衡に対処するため、我々はOQMD, Materials Project, JARVIS, COD, AFLOW2データベースを組み合わせた1,494,017の自然言語教材のデータセットを生成した。
生成されたテキストの物語は、人間の専門家とChatGPT-4によって、技術的正確性、言語と構造、コンテンツの関連性と深さという3つのルーブリックに基づいてポーリングされ、評価された。
マルチモダリティデータソースと大規模言語モデル(llm)の統合は、特定のアプリケーションのための固体材料の探索と発見を支援するaiフレームワークにとって大きな可能性を秘めている。
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