論文の概要: Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10301v2
• Date: Sat, 15 Jun 2024 16:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 05:27:06.204423
• Title: Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer
• Title（参考訳）: Uni-SMART:Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer
• Authors: Hengxing Cai, Xiaochen Cai, Shuwen Yang, Jiankun Wang, Lin Yao, Zhifeng Gao, Junhan Chang, Sihang Li, Mingjun Xu, Changxin Wang, Hongshuai Wang, Yongge Li, Mujie Lin, Yaqi Li, Yuqi Yin, Linfeng Zhang, Guolin Ke,
• Abstract要約: bfUni-textは科学文献の深い理解のために設計された革新的モデルである。 ユニテキストは、他のテキスト中心のLLMよりも優れたパフォーマンスを示す。 我々の探索は、特許侵害検出やグラフのニュアンス解析など、実用的な応用にまで及んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.90687836544612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In scientific research and its application, scientific literature analysis is crucial as it allows researchers to build on the work of others. However, the fast growth of scientific knowledge has led to a massive increase in scholarly articles, making in-depth literature analysis increasingly challenging and time-consuming. The emergence of Large Language Models (LLMs) has offered a new way to address this challenge. Known for their strong abilities in summarizing texts, LLMs are seen as a potential tool to improve the analysis of scientific literature. However, existing LLMs have their own limits. Scientific literature often includes a wide range of multimodal elements, such as tables, charts, and molecule, which are hard for text-focused LLMs to understand and analyze. This issue points to the urgent need for new solutions that can fully understand and analyze multimodal content in scientific literature. To answer this demand, we present \textbf{Uni-SMART} (Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer), an innovative model designed for in-depth understanding of multimodal scientific literature. Through rigorous quantitative evaluation across several domains, Uni-SMART demonstrates superior performance over other text-focused LLMs. Furthermore, our exploration extends to practical applications, including patent infringement detection and nuanced analysis of charts. These applications not only highlight Uni-SMART's adaptability but also its potential to revolutionize how we interact with scientific literature.
• Abstract（参考訳）: 科学的研究とその応用において、科学的文献分析は、研究者が他者の業績に基づいて構築できるため、不可欠である。 しかし、科学的知識の急速な成長は学術論文の大幅な増加をもたらし、詳細な文献分析はますます困難で時間を要するものになっている。 LLM(Large Language Models)の出現は、この課題に対処する新しい方法を提供する。 テキストを要約する能力が強いことで知られており、LLMは科学文献の分析を改善するための潜在的なツールと見なされている。 しかし、既存のLLMには独自の制限がある。 科学文献は、表、チャート、分子などの多モード要素を幅広く含んでおり、テキスト中心のLCMが理解し分析することが困難である。 この問題は、科学文献におけるマルチモーダルコンテンツを完全に理解し分析できる新しいソリューションが緊急に必要であることを示している。 この要求に応えるために,多モーダル科学文献の詳細な理解を目的とした革新的なモデルであるtextbf{Uni-SMART(Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer)を提案する。 複数の領域にわたる厳密な定量的評価を通じて、Uni-SMARTは他のテキスト中心のLLMよりも優れた性能を示す。 さらに,本研究は,特許侵害検出やグラフのニュアンス解析など,実用的な応用にまで拡張されている。 これらの応用は、Uni-SMARTの適応性だけでなく、科学文献との相互作用に革命をもたらす可能性も強調している。

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