論文の概要: The Impact of Large Language Models on Scientific Discovery: a Preliminary Study using GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07361v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 06:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 18:04:02.227894
• Title: The Impact of Large Language Models on Scientific Discovery: a Preliminary Study using GPT-4
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルが科学的発見に及ぼす影響--GPT-4を用いた予備的検討
• Authors: Microsoft Research AI4Science, Microsoft Azure Quantum
• Abstract要約: 本報告では,最先端の言語モデルであるGPT-4について述べる。 我々は, GPT-4の知識基盤, 科学的理解, 科学的数値計算能力, 様々な科学的予測能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, groundbreaking advancements in natural language processing have culminated in the emergence of powerful large language models (LLMs), which have showcased remarkable capabilities across a vast array of domains, including the understanding, generation, and translation of natural language, and even tasks that extend beyond language processing. In this report, we delve into the performance of LLMs within the context of scientific discovery, focusing on GPT-4, the state-of-the-art language model. Our investigation spans a diverse range of scientific areas encompassing drug discovery, biology, computational chemistry (density functional theory (DFT) and molecular dynamics (MD)), materials design, and partial differential equations (PDE). Evaluating GPT-4 on scientific tasks is crucial for uncovering its potential across various research domains, validating its domain-specific expertise, accelerating scientific progress, optimizing resource allocation, guiding future model development, and fostering interdisciplinary research. Our exploration methodology primarily consists of expert-driven case assessments, which offer qualitative insights into the model's comprehension of intricate scientific concepts and relationships, and occasionally benchmark testing, which quantitatively evaluates the model's capacity to solve well-defined domain-specific problems. Our preliminary exploration indicates that GPT-4 exhibits promising potential for a variety of scientific applications, demonstrating its aptitude for handling complex problem-solving and knowledge integration tasks. Broadly speaking, we evaluate GPT-4's knowledge base, scientific understanding, scientific numerical calculation abilities, and various scientific prediction capabilities.
• Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理における画期的な進歩は、自然言語の理解、生成、翻訳、さらには言語処理を超えて拡張されるタスクなどを含む、幅広い領域にまたがる顕著な能力を示す強力な大規模言語モデル(LLM)の出現において頂点に達している。 本稿では,言語モデルGPT-4に着目し,科学的発見の文脈におけるLCMの性能について検討する。 我々の研究は、創薬、生物学、計算化学(密度汎関数論(dft)と分子動力学(md))、材料設計、偏微分方程式(pde)を含む様々な分野にわたる。 科学的タスクにおけるGPT-4の評価は、様々な研究領域におけるその潜在能力を解明し、その領域固有の専門知識を検証し、科学的進歩を加速し、資源割り当てを最適化し、将来のモデル開発を誘導し、学際的な研究を促進するために重要である。 私たちの調査手法は、主に専門家主導のケースアセスメントから成り、モデルの複雑な科学的概念と関係を理解するための質的洞察を提供し、時には、よく定義されたドメイン固有の問題を解決するモデルの能力を定量的に評価するベンチマークテストを行います。 予備調査の結果, GPT-4は様々な科学的応用に有望な可能性を示し, 複雑な問題解決と知識統合の課題に対処する能力を示した。 GPT-4の知識基盤、科学的理解、科学的数値計算能力、および様々な科学的予測能力を評価する。

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