論文の概要: LLaMP: Large Language Model Made Powerful for High-fidelity Materials
Knowledge Retrieval and Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17244v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 18:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 13:41:08.722372
- Title: LLaMP: Large Language Model Made Powerful for High-fidelity Materials
Knowledge Retrieval and Distillation
- Title（参考訳）: LLaMP:高忠実度材料知識検索と蒸留のための大規模言語モデル
- Authors: Yuan Chiang, Chia-Hong Chou, Janosh Riebesell
- Abstract要約: 材料プロジェクトにおけるデータと相互作用するデータ認識推論・アクション(RAG)エージェントのフレームワークであるLLaMPを紹介する。
微調整なしで、LLaMPは材料科学の概念の様々なモダリティを理解し、統合する能力を示す。
我々は,この枠組みが科学的仮説の貴重な構成要素であり,将来の自律実験施設の基礎となると想定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reducing hallucination of Large Language Models (LLMs) is imperative for use
in the sciences where reproducibility is crucial. However, LLMs inherently lack
long-term memory, making it a nontrivial, ad hoc, and inevitably biased task to
fine-tune them on domain-specific literature and data. Here we introduce LLaMP,
a multimodal retrieval-augmented generation (RAG) framework of multiple
data-aware reasoning-and-acting (ReAct) agents that dynamically interact with
computational and experimental data on Materials Project (MP). Without
fine-tuning, LLaMP demonstrates an ability to comprehend and integrate various
modalities of materials science concepts, fetch relevant data stores on the
fly, process higher-order data (such as crystal structures and elastic
tensors), and summarize multi-step procedures for solid-state synthesis. We
show that LLaMP effectively corrects errors in GPT-3.5's intrinsic knowledge,
reducing a 5.21% MAPE on frequently-documented bandgaps and a significant
1103.54% MAPE on formation energies -- errors that GPT-3.5 seems to derive from
mixed data sources. Additionally, LLaMP substantially reduces the hallucinated
volumetric strain in a diamond cubic silicon structure from 66.3% to 0. The
proposed framework offers an intuitive and nearly hallucination-free approach
to exploring materials informatics and establishes a pathway for knowledge
distillation and fine-tuning other language models. We envision the framework
as a valuable component for scientific hypotheses and a foundation for future
autonomous laboratories where multiple LLM agents communicate and cooperate
with robotics to drive material synthesis and chemical reactions without
hard-coded human logic and intervention.
- Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)の幻覚の低減は再現性が不可欠である科学において必要不可欠である。
しかし、llmには本質的に長期記憶が欠如しており、ドメイン固有の文献やデータでそれらを微調整する非自明でアドホックで必然的に偏ったタスクとなっている。
本稿では,材料プロジェクト (mp) 上の計算および実験データと動的に相互作用する複数のデータ認識推論・実行 (react) エージェントのマルチモーダル検索型生成 (rag) フレームワークである llamp を紹介する。
微調整なしで、LLaMPは材料科学の概念の様々なモダリティを理解し統合し、関連するデータストアをフライで取得し、高次データ(結晶構造や弾性テンソルなど)を処理し、固体合成のための多段階の手順を要約する能力を示す。
LLaMPはGPT-3.5の内在的知識の誤りを効果的に補正し、頻繁に文書化されたバンドギャップでは5.21%のMAPEを減少させ、生成エネルギーでは1103.54%のMAPEを減少させる。
加えて、LLaMPはダイヤモンド立方体シリコン構造の幻覚体積ひずみを66.3%から0。
提案するフレームワークは,資料情報学を探求するための直感的かつほとんど幻覚のないアプローチを提供し,知識の蒸留と他の言語モデルの微調整のための経路を確立する。
我々は、このフレームワークを科学的仮説の貴重なコンポーネントとして想定し、複数のLLMエージェントがロボットと通信し協力し、人間の論理や介入をハードコードせずに物質合成と化学反応を駆動する未来の自律研究所の基盤となる。
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