論文の概要: LLM-based MOFs Synthesis Condition Extraction using Few-Shot Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04665v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 15:20:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:01.062311
• Title: LLM-based MOFs Synthesis Condition Extraction using Few-Shot Demonstrations
• Title（参考訳）: Few-Shot Demonstrations を用いたLLMに基づくMOFs合成条件抽出
• Authors: Lei Shi, Zhimeng Liu, Yi Yang, Weize Wu, Yuyang Zhang, Hongbo Zhang, Jing Lin, Siyu Wu, Zihan Chen, Ruiming Li, Nan Wang, Zipeng Liu, Huobin Tan, Hongyi Gao, Yue Zhang, Ge Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、この長年の問題に対する破壊的な新しい解決策を提供する。 本稿では,LLMの文脈内学習パラダイムについて紹介する。 提案した少数ショットLLMの合成,構造推定,材料設計性能は,いずれもゼロショットLLMとベースライン法を大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.35595673239483
• License:
• Abstract: The extraction of Metal-Organic Frameworks (MOFs) synthesis route from literature has been crucial for the logical MOFs design with desirable functionality. The recent advent of large language models (LLMs) provides disruptively new solution to this long-standing problem. While the latest researches mostly stick to primitive zero-shot LLMs lacking specialized material knowledge, we introduce in this work the few-shot LLM in-context learning paradigm. First, a human-AI interactive data curation approach is proposed to secure high-quality demonstrations. Second, an information retrieval algorithm is applied to pick and quantify few-shot demonstrations for each extraction. Over three datasets randomly sampled from nearly 90,000 well-defined MOFs, we conduct triple evaluations to validate our method. The synthesis extraction, structure inference, and material design performance of the proposed few-shot LLMs all significantly outplay zero-shot LLM and baseline methods. The lab-synthesized material guided by LLM surpasses 91.1% high-quality MOFs of the same class reported in the literature, on the key physical property of specific surface area.
• Abstract（参考訳）: 文献からの金属-有機フレームワーク(MOF)合成経路の抽出は、望まれる機能を持つ論理MOFの設計に不可欠である。 最近の大規模言語モデル(LLM)の出現は、この長年の問題に対する破壊的な新しい解決策を提供する。 最新の研究はほとんどが、特殊な素材知識を欠いた原始ゼロショットLLMに留まっているが、本研究では、少数ショットLLMインコンテキスト学習パラダイムを紹介する。 まず,人間とAIの対話型データキュレーション手法を提案する。 次に、情報検索アルゴリズムを適用して、抽出毎に数発のデモを選択して定量化する。 9万近いよく定義されたMOFからランダムに3つ以上のデータセットをサンプリングし、その方法を検証するために3つの評価を行った。 提案した少数ショットLLMの合成,構造推定,材料設計性能は,いずれもゼロショットLLMとベースライン法を大きく上回っている。 LLMによって導かれる実験室合成材料は、特定の表面積の重要な物理的性質に基づいて、文献で報告された同クラスの高品質MOFを91.1%超えた。

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