論文の概要: Structured Chemistry Reasoning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09656v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 16:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:06:10.525552
• Title: Structured Chemistry Reasoning with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた構造化化学推論
• Authors: Siru Ouyang, Zhuosheng Zhang, Bing Yan, Xuan Liu, Yejin Choi, Jiawei Han, Lianhui Qin
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は様々な分野において優れているが、特に化学において複雑な科学的推論に苦慮している。 所望のガイダンスを提供し,LSMの化学的推論能力を大幅に向上させる,シンプルで効果的なプロンプト戦略であるStructChemを紹介した。 量子化学、力学、物理化学、運動学の4分野にわたる試験では、StructChemはGPT-4の性能を大幅に向上させ、最大30%のピーク改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.13959639460015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in diverse areas, yet struggle with complex scientific reasoning, especially in the field of chemistry. Different from the simple chemistry tasks (e.g., molecule classification) addressed in previous studies, complex chemistry problems require not only vast knowledge and precise calculation, but also compositional reasoning about rich dynamic interactions of different concepts (e.g., temperature changes). Our study shows that even advanced LLMs, like GPT-4, can fail easily in different ways. Interestingly, the errors often stem not from a lack of domain knowledge within the LLMs, but rather from the absence of an effective reasoning structure that guides the LLMs to elicit the right knowledge, incorporate the knowledge in step-by-step reasoning, and iteratively refine results for further improved quality. On this basis, we introduce StructChem, a simple yet effective prompting strategy that offers the desired guidance and substantially boosts the LLMs' chemical reasoning capability. Testing across four chemistry areas -- quantum chemistry, mechanics, physical chemistry, and kinetics -- StructChem substantially enhances GPT-4's performance, with up to 30\% peak improvement. Our analysis also underscores the unique difficulties of precise grounded reasoning in science with LLMs, highlighting a need for more research in this area. Code is available at \url{https://github.com/ozyyshr/StructChem}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は様々な分野において優れているが、特に化学の分野では複雑な科学的推論に苦しむ。 これまでの研究では単純な化学タスク(分子分類など)とは異なり、複雑な化学問題は膨大な知識と正確な計算だけでなく、異なる概念(例えば温度変化)のリッチな動的相互作用に関する構成的推論を必要とする。 我々の研究は、GPT-4のような高度なLCMでさえ、様々な方法で簡単に失敗できることを示した。 興味深いことに、エラーはLLM内のドメイン知識の欠如に起因するものではなく、LCMが正しい知識を引き出すための効果的な推論構造がないこと、ステップバイステップの推論に知識を組み込むこと、さらに改善された品質のために結果を反復的に洗練することに由来する。 そこで本研究では,所望のガイダンスを提供し,LSMの化学的推論能力を大幅に向上させる簡易かつ効果的なプロンプト戦略であるStructChemを紹介する。 量子化学、力学、物理化学、運動学の4分野にわたる試験は、最大30%のピーク改善でGPT-4の性能を大幅に向上させる。 我々の分析はまた、llmsを用いた科学における正確な根拠付き推論の独特の難しさを強調し、この分野におけるさらなる研究の必要性を強調した。 コードは \url{https://github.com/ozyyshr/structchem} で入手できる。

関連論文リスト

• ChemAgent: Self-updating Library in Large Language Models Improves Chemical Reasoning [64.2106664137118]
  ChemAgentは,大規模言語モデル(LLM)の性能向上を目的とした,新しいフレームワークである。 化学タスクをサブタスクに分解し、これらのサブタスクを将来のクエリに参照可能な構造化されたコレクションにコンパイルすることで開発される。 新しい問題を提示すると、ChemAgentは、私たちがメモリと呼ぶライブラリから関連する情報を検索し、精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-11T17:10:30Z)
• From Generalist to Specialist: A Survey of Large Language Models for Chemistry [14.317448405387195]
  大言語モデル(LLM)は我々の日常生活を大きく変え、自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムを確立した。 LLMの大規模なWebベースのテキストへの事前学習は、特に化学において先進的な科学的発見には不十分である。 化学におけるプレトレインド言語モデル(PLM)について、いくつかの研究がレビューされているが、化学指向のLSMに特に焦点を絞った系統的な調査は、顕著に行われていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-28T03:40:25Z)
• ChemEval: A Comprehensive Multi-Level Chemical Evaluation for Large Language Models [62.37850540570268]
  この領域の既存のベンチマークは、化学研究専門家の特定の要求を適切に満たさない。 ChemEvalは化学の4つの重要な進歩レベルを特定し、42の異なる化学タスクで12次元のLCMを評価する。 その結果, LLMは文献の理解と指導に優れる一方で, 高度な化学知識を必要とするタスクでは不足していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T02:50:43Z)
• ChemVLM: Exploring the Power of Multimodal Large Language Models in Chemistry Area [50.15254966969718]
  textbfChemVLMは、化学応用のためのオープンソースの化学マルチモーダル大規模言語モデルである。 ChemVLMは、テキストと視覚の化学情報の両方を理解する能力を高めるために、慎重にキュレートされたバイリンガルデータセットで訓練されている。 我々はChemVLMを、様々なタスクにおいて、オープンソースおよびプロプライエタリな多モーダルな大規模言語モデルに対してベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T01:16:40Z)
• ChemLLM: A Chemical Large Language Model [49.308528569982805]
  大規模言語モデル(LLM)は化学応用において顕著な進歩を遂げた。 しかし、コミュニティには化学に特化したLLMが欠落している。 本稿では,化学に特化した最初のLLMを特徴とする包括的フレームワークであるChemLLMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T01:11:59Z)
• SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models [70.5763210869525]
  拡張ベンチマークスイートSciBench for Large Language Model (LLM)を導入する。 SciBenchには、数学、化学、物理学の分野から、さまざまな大学レベルの科学的問題を含むデータセットが含まれている。 その結果、現在のLLMは満足のいく性能を達成できないことが判明し、全体のスコアは43.22%に過ぎなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T07:01:57Z)
• What can Large Language Models do in chemistry? A comprehensive benchmark on eight tasks [41.9830989458936]
  自然言語処理タスクに強力な能力を持つ大規模言語モデル(LLM)が出現している。 化学領域全体にわたる幅広いタスクにおいてLLMの能力を評価することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T14:17:33Z)
• ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools [0.9195187117013247]
  大規模言語モデル(LLM)は、領域全体にわたるタスクにおいて高いパフォーマンスを示してきたが、化学に関連した問題に悩まされている。 本研究では, 有機合成, 創薬, 材料設計における課題を遂行するLLM化学剤であるChemCrowを紹介する。 我々のエージェントは、昆虫の忌避剤である3種の有機触媒の合成を自律的に計画し、実行し、新しいクロモフォアの発見を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T17:41:13Z)

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。