論文の概要: MatChat: A Large Language Model and Application Service Platform for
Materials Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07197v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 05:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 00:25:48.296860
- Title: MatChat: A Large Language Model and Application Service Platform for
Materials Science
- Title（参考訳）: MatChat: 物質科学のための大規模言語モデルとアプリケーションサービスプラットフォーム
- Authors: Ziyi Chen, Fankai Xie, Meng Wan, Yang Yuan, Miao Liu, Zongguo Wang,
Sheng Meng, Yangang Wang
- Abstract要約: 我々は、LLaMA2-7Bモデルのパワーを活用し、13,878個の構造化材料知識データを組み込んだ学習プロセスを通じて、LLaMA2-7Bモデルを強化する。
MatChatという名前のこの専門的なAIモデルは、無機物質合成経路の予測に焦点を当てている。
MatChatは現在オンラインでアクセス可能であり、モデルとアプリケーションフレームワークの両方をオープンソースとして利用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.55541324347915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The prediction of chemical synthesis pathways plays a pivotal role in
materials science research. Challenges, such as the complexity of synthesis
pathways and the lack of comprehensive datasets, currently hinder our ability
to predict these chemical processes accurately. However, recent advancements in
generative artificial intelligence (GAI), including automated text generation
and question-answering systems, coupled with fine-tuning techniques, have
facilitated the deployment of large-scale AI models tailored to specific
domains. In this study, we harness the power of the LLaMA2-7B model and enhance
it through a learning process that incorporates 13,878 pieces of structured
material knowledge data. This specialized AI model, named MatChat, focuses on
predicting inorganic material synthesis pathways. MatChat exhibits remarkable
proficiency in generating and reasoning with knowledge in materials science.
Although MatChat requires further refinement to meet the diverse material
design needs, this research undeniably highlights its impressive reasoning
capabilities and innovative potential in the field of materials science.
MatChat is now accessible online and open for use, with both the model and its
application framework available as open source. This study establishes a robust
foundation for collaborative innovation in the integration of generative AI in
materials science.
- Abstract（参考訳）: 化学合成経路の予測は材料科学研究において重要な役割を果たす。
合成経路の複雑さや包括的なデータセットの欠如といった課題は、現在これらの化学過程を正確に予測する能力を妨げる。
しかし、自動テキスト生成や質問応答システムを含む生成人工知能(GAI)の最近の進歩と微調整技術は、特定のドメインに適した大規模AIモデルの展開を促進する。
本研究では,LLaMA2-7Bモデルのパワーを活用し,13,878個の構造化材料知識データを組み込んだ学習プロセスにより強化する。
MatChatという名前のこの専門的なAIモデルは、無機物質合成経路の予測に焦点を当てている。
MatChatは材料科学の知識を生み出し、推論するのに優れた能力を発揮している。
matchatは多様な材料設計のニーズを満たすためにさらなる改良を必要とするが、この研究は材料科学の分野でその印象的な推論能力と革新的な可能性を強調している。
MatChatは現在オンラインでアクセス可能であり、モデルとアプリケーションフレームワークの両方をオープンソースとして利用できる。
本研究は、材料科学における生成AIの統合において、協調的イノベーションのための堅牢な基盤を確立する。
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