論文の概要: ChemVLM: Exploring the Power of Multimodal Large Language Models in Chemistry Area

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07246v2
• Date: Fri, 16 Aug 2024 16:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 10:48:24.432381
• Title: ChemVLM: Exploring the Power of Multimodal Large Language Models in Chemistry Area
• Title（参考訳）: ChemVLM:化学分野におけるマルチモーダル大言語モデルのパワーを探る
• Authors: Junxian Li, Di Zhang, Xunzhi Wang, Zeying Hao, Jingdi Lei, Qian Tan, Cai Zhou, Wei Liu, Yaotian Yang, Xinrui Xiong, Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang, Wei Li, Shufei Zhang, Mao Su, Wanli Ouyang, Yuqiang Li, Dongzhan Zhou,
• Abstract要約: textbfChemVLMは、化学応用のためのオープンソースの化学マルチモーダル大規模言語モデルである。 ChemVLMは、テキストと視覚の化学情報の両方を理解する能力を高めるために、慎重にキュレートされたバイリンガルデータセットで訓練されている。 我々はChemVLMを、様々なタスクにおいて、オープンソースおよびプロプライエタリな多モーダルな大規模言語モデルに対してベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.15254966969718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success and have been applied across various scientific fields, including chemistry. However, many chemical tasks require the processing of visual information, which cannot be successfully handled by existing chemical LLMs. This brings a growing need for models capable of integrating multimodal information in the chemical domain. In this paper, we introduce \textbf{ChemVLM}, an open-source chemical multimodal large language model specifically designed for chemical applications. ChemVLM is trained on a carefully curated bilingual multimodal dataset that enhances its ability to understand both textual and visual chemical information, including molecular structures, reactions, and chemistry examination questions. We develop three datasets for comprehensive evaluation, tailored to Chemical Optical Character Recognition (OCR), Multimodal Chemical Reasoning (MMCR), and Multimodal Molecule Understanding tasks. We benchmark ChemVLM against a range of open-source and proprietary multimodal large language models on various tasks. Experimental results demonstrate that ChemVLM achieves competitive performance across all evaluated tasks. Our model can be found at https://huggingface.co/AI4Chem/ChemVLM-26B.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は顕著な成功を収め、化学を含む様々な科学分野に応用されてきた。 しかし、多くの化学タスクは、既存の化学LLMではうまく処理できない視覚情報の処理を必要とする。 これにより、化学領域にマルチモーダル情報を統合できるモデルの必要性が高まっている。 本稿では, 化学応用に特化して設計された, オープンソースの化学マルチモーダル大規模言語モデルである \textbf{ChemVLM} を紹介する。 ChemVLMは、分子構造、反応、化学試験問題を含む、テキストおよび視覚化学的情報の両方を理解する能力を高めるために、慎重にキュレートされたバイリンガルなマルチモーダルデータセットで訓練されている。 我々は,化学光学的文字認識(OCR)やMMCR(Multimodal Chemical Reasoning),マルチモーダル分子理解(Multimodal Molecule Understanding)の3つのデータセットを開発した。 我々はChemVLMを、様々なタスクにおいて、オープンソースおよびプロプライエタリな多モーダルな大規模言語モデルに対してベンチマークする。 実験結果から,ChemVLMは評価されたすべてのタスクで競合性能を発揮することが示された。 私たちのモデルはhttps://huggingface.co/AI4Chem/ChemVLM-26Bで確認できます。

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