論文の概要: Leveraging large language models for nano synthesis mechanism explanation: solid foundations or mere conjectures?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08922v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 02:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:16:30.414342
• Title: Leveraging large language models for nano synthesis mechanism explanation: solid foundations or mere conjectures?
• Title（参考訳）: ナノ合成メカニズム説明のための大規模言語モデルを活用する:固体基礎か単なる予想か?
• Authors: Yingming Pu, Liping Huang, Tao Lin, Hongyu Chen,
• Abstract要約: 我々は,金ナノ粒子合成のメカニズムに着目した775個の多重選択質問からなるベンチマークを開発した。 そこで我々は,評価基準である信頼度に基づくスコア(cスコア)を提案し,出力ロジットを探索し,正解の正確な確率を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.874860522120326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) such as GPT-4 have garnered significant attention in the scientific community, demonstrating great potential in advancing scientific discovery. This progress raises a critical question: are these LLMs well-aligned with real-world physicochemical principles? Current evaluation strategies largely emphasize fact-based knowledge, such as material property prediction or name recognition, but they often lack an understanding of fundamental physicochemical mechanisms that require logical reasoning. To bridge this gap, our study developed a benchmark consisting of 775 multiple-choice questions focusing on the mechanisms of gold nanoparticle synthesis. By reflecting on existing evaluation metrics, we question whether a direct true-or-false assessment merely suggests conjecture. Hence, we propose a novel evaluation metric, the confidence-based score (c-score), which probes the output logits to derive the precise probability for the correct answer. Based on extensive experiments, our results show that in the context of gold nanoparticle synthesis, LLMs understand the underlying physicochemical mechanisms rather than relying on conjecture. This study underscores the potential of LLMs to grasp intrinsic scientific mechanisms and sets the stage for developing more reliable and effective AI tools across various scientific domains.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な発展に伴い、GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は科学界で大きな注目を集め、科学的発見の進展に大きな可能性を示している。 これらのLSMは、現実世界の物理化学的原理とよく一致しているか? 現在の評価戦略は、物質的特性予測や名前認識などの事実に基づく知識を主に重視しているが、論理的推論を必要とする基本的な物理化学的メカニズムの理解が欠如していることが多い。 このギャップを埋めるために,金ナノ粒子合成のメカニズムに焦点をあてた775個の多重選択質問からなるベンチマークを開発した。 既存の評価指標を反映することにより、直接真偽評価が単に推測を示唆するかどうかを疑問視する。 そこで本研究では,評価基準である信頼度に基づくスコア(cスコア)を提案し,出力ロジットを探索し,正解の正確な確率を導出する。 実験結果から,金ナノ粒子合成の文脈では,LLMは予想よりも基礎となる物理化学的機構を理解する。 本研究は,LLMが本質的な科学的メカニズムを把握し,より信頼性が高く効果的なAIツールを様々な科学領域で開発するための段階を定めている。

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