論文の概要: ChemLLM: A Chemical Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06852v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 14:34:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:58:26.847147
• Title: ChemLLM: A Chemical Large Language Model
• Title（参考訳）: ChemLLM: 化学大言語モデル
• Authors: Di Zhang, Wei Liu, Qian Tan, Jingdan Chen, Hang Yan, Yuliang Yan, Jiatong Li, Weiran Huang, Xiangyu Yue, Wanli Ouyang, Dongzhan Zhou, Shufei Zhang, Mao Su, Han-Sen Zhong, Yuqiang Li,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.308528569982805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have made impressive progress in chemistry applications. However, the community lacks an LLM specifically designed for chemistry. The main challenges are two-fold: firstly, most chemical data and scientific knowledge are stored in structured databases, which limits the model's ability to sustain coherent dialogue when used directly. Secondly, there is an absence of objective and fair benchmark that encompass most chemistry tasks. Here, we introduce ChemLLM, a comprehensive framework that features the first LLM dedicated to chemistry. It also includes ChemData, a dataset specifically designed for instruction tuning, and ChemBench, a robust benchmark covering nine essential chemistry tasks. ChemLLM is adept at performing various tasks across chemical disciplines with fluid dialogue interaction. Notably, ChemLLM achieves results comparable to GPT-4 on the core chemical tasks and demonstrates competitive performance with LLMs of similar size in general scenarios. ChemLLM paves a new path for exploration in chemical studies, and our method of incorporating structured chemical knowledge into dialogue systems sets a new standard for developing LLMs in various scientific fields. Codes, Datasets, and Model weights are publicly accessible at https://hf.co/AI4Chem
• Abstract（参考訳）: 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。 第一に、ほとんどの化学データと科学的知識は構造化データベースに格納され、モデルが直接使用するときの一貫性のある対話を維持する能力を制限する。 第二に、ほとんどの化学タスクを包含する客観的かつ公正なベンチマークがない。 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。 また、命令チューニング用に特別に設計されたデータセットであるChemDataと、9つの必須化学タスクをカバーする堅牢なベンチマークであるChemBenchも含まれている。 ChemLLMは、流体対話相互作用を持つ化学分野にまたがる様々なタスクを実行するのに適している。 特に、ChemLLMは、コアケミカルタスクにおいて、GPT-4に匹敵する結果を達成し、一般的なシナリオにおいて、同様のサイズのLLMと競合する性能を示す。 ChemLLMは化学研究の新たな道のりを歩み、構造化された化学知識を対話システムに組み込む手法は、様々な科学分野においてLSMを開発するための新しい標準となる。 コード、データセット、モデルウェイトはhttps://hf.co/AI4Chemで公開されている。

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