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。
関連論文リスト
- Polymetis:Large Language Modeling for Multiple Material Domains [11.396295878658924]
本稿では,多種多様な材料分野を対象とした大規模言語モデルPolymetisモデルを提案する。
このモデルでは,約200万件の資料知識に基づくデータセットを使用し,データセット構築の過程で知能抽出大モデルを開発した。
我々はこのデータをGLM4-9Bモデルに注入し、様々な物質領域における推論能力を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T16:10:14Z) - TopoChat: Enhancing Topological Materials Retrieval With Large Language Model and Multi-Source Knowledge [4.654635844923322]
大規模言語モデル (LLM) はテキスト生成タスクにおいて顕著な性能を示した。
TopoChatと呼ばれるトポロジカル材料のための対話システムを開発した。
TopoChatは、構造およびプロパティクエリ、マテリアルレコメンデーション、複雑なリレーショナル推論において優れたパフォーマンスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-10T06:01:16Z) - An Autonomous Large Language Model Agent for Chemical Literature Data
Mining [60.85177362167166]
本稿では,幅広い化学文献から高忠実度抽出が可能なエンドツーエンドAIエージェントフレームワークを提案する。
本フレームワークの有効性は,反応条件データの精度,リコール,F1スコアを用いて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T13:21:46Z) - Agent-based Learning of Materials Datasets from Scientific Literature [0.0]
我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用した化学AIエージェントを開発し,自然言語テキストから構造化データセットを作成する。
化学者のAIエージェントであるEunomiaは、何十年もの科学研究論文から既存の知識を活用して、行動を計画し実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T20:29:58Z) - Large Language Models for Scientific Synthesis, Inference and
Explanation [56.41963802804953]
大規模言語モデルがどのように科学的合成、推論、説明を行うことができるかを示す。
我々は,この「知識」を科学的文献から合成することで,大きな言語モデルによって強化できることを示す。
このアプローチは、大きな言語モデルが機械学習システムの予測を説明することができるというさらなる利点を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T02:17:59Z) - AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z) - Artificial Intelligence in Concrete Materials: A Scientometric View [77.34726150561087]
本章は, コンクリート材料用AI研究の主目的と知識構造を明らかにすることを目的としている。
まず、1990年から2020年にかけて発行された389の雑誌記事が、ウェブ・オブ・サイエンスから検索された。
キーワード共起分析やドキュメント共起分析などのサイエントメトリックツールを用いて,研究分野の特徴と特徴を定量化した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-17T18:24:56Z) - Artificial Intelligence in Material Engineering: A review on
applications of AI in Material Engineering [0.0]
高性能コンピューティングにより、重要なパラメータでディープラーニング(DL)モデルをテストできるようになった。
GAN(Generative Adversarial Network)は、無機材料の化学組成の生成を促進する。
既存の分析機器からの結果を分析するためのAIの利用についても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-15T04:21:07Z) - Graph neural networks for materials science and chemistry [2.2479652717640657]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、機械学習モデルの最速成長クラスの1つである。
GNNは直接、分子や物質のグラフまたは構造表現に取り組んでいる。
本稿では,GNNの基本原則,広く使用されているデータセット,最先端アーキテクチャについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-05T13:38:34Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T20:10:38Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。