論文の概要: BioinspiredLLM: Conversational Large Language Model for the Mechanics of
Biological and Bio-inspired Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08788v2
- Date: Mon, 11 Dec 2023 18:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 01:50:17.904083
- Title: BioinspiredLLM: Conversational Large Language Model for the Mechanics of
Biological and Bio-inspired Materials
- Title（参考訳）: bioinspiredllm: 生物および生物にインスパイアされた物質の力学のための会話型大言語モデル
- Authors: Rachel K. Luu, Markus J. Buehler
- Abstract要約: オープンソースの自己回帰変換器大言語モデルであるBioinspiredLLMが報告されている。
このモデルは、構造的生物学的および生体的インスパイアされた材料分野において、1,000以上の査読された記事のコーパスで微調整された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The study of biological materials and bio-inspired materials science is well
established; however, surprisingly little knowledge has been systematically
translated to engineering solutions. To accelerate discovery and guide
insights, an open-source autoregressive transformer large language model (LLM),
BioinspiredLLM, is reported. The model was finetuned with a corpus of over a
thousand peer-reviewed articles in the field of structural biological and
bio-inspired materials and can be prompted to recall information, assist with
research tasks, and function as an engine for creativity. The model has proven
that it is able to accurately recall information about biological materials and
is further enhanced with enhanced reasoning ability, as well as with
retrieval-augmented generation to incorporate new data during generation that
can also help to traceback sources, update the knowledge base, and connect
knowledge domains. BioinspiredLLM also has been shown to develop sound
hypotheses regarding biological materials design and remarkably so for
materials that have never been explicitly studied before. Lastly, the model
showed impressive promise in collaborating with other generative artificial
intelligence models in a workflow that can reshape the traditional materials
design process. This collaborative generative artificial intelligence method
can stimulate and enhance bio-inspired materials design workflows. Biological
materials are at a critical intersection of multiple scientific fields and
models like BioinspiredLLM help to connect knowledge domains.
- Abstract（参考訳）: 生体材料研究とバイオインスパイアされた材料科学はよく確立されているが、驚くほどの知識が工学的解に体系的に翻訳されている。
発見と洞察の導出を加速するために,オープンソースの自己回帰変換器大言語モデルであるBioinspiredLLMが報告されている。
このモデルには、構造的生物学的およびバイオインスパイアされた材料分野における1000以上の査読された記事のコーパスが組み込まれており、情報をリコールし、研究タスクを支援し、クリエイティビティのエンジンとして機能するよう促すことができる。
このモデルは、生物学的材料に関する情報を正確にリコールすることができ、推論能力の向上とともに、ソースのトレース、知識ベースのアップデート、知識ドメインの接続にも役立つ生成時に新しいデータを組み込む検索強化世代によってさらに強化されていることを証明している。
バイオインスパイアedllmはまた、生物材料の設計に関する健全な仮説を発達させることも示されており、これまで明示的に研究されたことのない物質に対して顕著にそうである。
最後に、このモデルは、従来の素材デザインプロセスを再形成できるワークフローにおいて、他の生成人工知能モデルと協調する素晴らしい可能性を示していた。
この協調生成型人工知能手法は、バイオインスパイアされた材料設計ワークフローを刺激し、強化することができる。
生体材料は、複数の科学分野と、バイオインスパイアされたedllmのようなモデルが、知識領域をつなぐのに役立つ重要な交差点にある。
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