論文の概要: LlaSMol: Advancing Large Language Models for Chemistry with a Large-Scale, Comprehensive, High-Quality Instruction Tuning Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09391v3
• Date: Mon, 1 Apr 2024 17:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 08:49:39.994187
• Title: LlaSMol: Advancing Large Language Models for Chemistry with a Large-Scale, Comprehensive, High-Quality Instruction Tuning Dataset
• Title（参考訳）: LlaSMol: 大規模で包括的で高品質なインストラクションチューニングデータセットによる化学用大規模言語モデルの改善
• Authors: Botao Yu, Frazier N. Baker, Ziqi Chen, Xia Ning, Huan Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は, 包括的な化学タスクにおいて, 非常に強力な結果が得られることを示す。 命令チューニングのための大規模で包括的で高品質なデータセットであるSMolInstructを提案する。 SMolInstructを使ってオープンソースのLCMの集合を微調整し、その中のMistralが化学タスクの最良のベースモデルであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.063678216852473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemistry plays a crucial role in many domains, such as drug discovery and material science. While large language models (LLMs) such as GPT-4 exhibit remarkable capabilities on natural language processing tasks, existing research indicates that their performance on chemistry tasks is discouragingly low. In this paper, however, we demonstrate that our developed LLMs can achieve very strong results on a comprehensive set of chemistry tasks, outperforming the most advanced GPT-4 and Claude 3 Opus by a substantial margin. To accomplish this, we propose SMolInstruct, a large-scale, comprehensive, and high-quality dataset for instruction tuning. It contains 14 selected chemistry tasks and over three million samples, laying a solid foundation for training and evaluating LLMs for chemistry. Using SMolInstruct, we fine-tune a set of open-source LLMs, among which, we find that Mistral serves as the best base model for chemistry tasks. Our analysis further demonstrates the critical role of the proposed dataset in driving the performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 化学は、薬物発見や物質科学など、多くの領域において重要な役割を担っている。 GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を示すが、既存の研究では、それらの化学タスクにおける性能が著しく低いことが示されている。 しかし,本研究で開発したLCMは,より高度なGPT-4およびClaude 3 Opusよりもかなり優れた性能を発揮できることを示す。 そこで我々はSMolInstructを提案する。SMolInstructは大規模で包括的で高品質な命令チューニングデータセットである。 14の選抜された化学タスクと300万以上のサンプルが含まれており、化学のためのLCMの訓練と評価のためのしっかりとした基礎を築いている。 SMolInstructを使ってオープンソースのLCMの集合を微調整し、その中のMistralが化学タスクの最良のベースモデルであることを示す。 我々の分析は、提案したデータセットが性能改善を促進する上で重要な役割を担っていることをさらに示している。

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