論文の概要: Can AI Understand Our Universe? Test of Fine-Tuning GPT by Astrophysical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10019v1
- Date: Sun, 14 Apr 2024 20:52:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:08:17.969451
- Title: Can AI Understand Our Universe? Test of Fine-Tuning GPT by Astrophysical Data
- Title（参考訳）: AIは宇宙を理解できるか? 天体物理データによる微調整GPTのテスト
- Authors: Yu Wang, Shu-Rui Zhang, Aidin Momtaz, Rahim Moradi, Fatemeh Rastegarnia, Narek Sahakyan, Soroush Shakeri, Liang Li,
- Abstract要約: ChatGPTはここ数ヶ月で最も話題になっているコンセプトで、プロフェッショナルと一般大衆の両方を魅了している。
本稿では、銀河、クエーサー、星、ガンマ線バースト(GRBs)、ブラックホール(BHs)の観測から得られた天文学データを用いて、生成前訓練変圧器モデル(GPT)を微調整する。
我々は、LLMが科学的研究において証明された有効性を示す試験として、これを成功とみなしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0108108767559525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ChatGPT has been the most talked-about concept in recent months, captivating both professionals and the general public alike, and has sparked discussions about the changes that artificial intelligence (AI) will bring to the world. As physicists and astrophysicists, we are curious about if scientific data can be correctly analyzed by large language models (LLMs) and yield accurate physics. In this article, we fine-tune the generative pre-trained transformer (GPT) model by the astronomical data from the observations of galaxies, quasars, stars, gamma-ray bursts (GRBs), and the simulations of black holes (BHs), the fine-tuned model demonstrates its capability to classify astrophysical phenomena, distinguish between two types of GRBs, deduce the redshift of quasars, and estimate BH parameters. We regard this as a successful test, marking the LLM's proven efficacy in scientific research. With the ever-growing volume of multidisciplinary data and the advancement of AI technology, we look forward to the emergence of a more fundamental and comprehensive understanding of our universe. This article also shares some interesting thoughts on data collection and AI design. Using the approach of understanding the universe - looking outward at data and inward for fundamental building blocks - as a guideline, we propose a method of series expansion for AI, suggesting ways to train and control AI that is smarter than humans.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTはここ数カ月で最も話題になっているコンセプトであり、専門家と一般大衆の両方を魅了し、人工知能(AI)が世界にもたらす変化について議論を呼んだ。
物理学者や宇宙物理学者として、科学データが大きな言語モデル(LLM)によって正しく分析され、正確な物理が得られるかどうかに興味を持っている。
本稿では、銀河、クエーサー、恒星、ガンマ線バースト(GRB)の観測から得られた天文学データと、ブラックホール(BHs)のシミュレーションにより、生成前訓練変圧器モデル(GPT)を微調整し、微調整されたモデルは、天体物理学現象を分類し、2種類のGRBを区別し、クエーサーの赤方偏移を推定し、BHパラメータを推定する能力を示す。
我々は、LLMが科学的研究において証明された有効性を示す試験として、これを成功とみなしている。
増え続ける多分野データの量とAI技術の進歩により、私たちは宇宙のより根本的で包括的な理解の出現を楽しみにしています。
この記事では、データ収集とAI設計に関する興味深い考えを共有します。
宇宙を理解するアプローチ – データを見渡して基本的なビルディングブロックを内向的に見る – をガイドラインとして,AIのシリーズ展開方法を提案し,人間よりも賢いAIをトレーニングし,制御する方法を提案する。
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