論文の概要: HoneyComb: A Flexible LLM-Based Agent System for Materials Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00135v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 15:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 16:50:17.432436
• Title: HoneyComb: A Flexible LLM-Based Agent System for Materials Science
• Title（参考訳）: HoneyComb:材料科学のためのフレキシブルLCMベースのエージェントシステム
• Authors: Huan Zhang, Yu Song, Ziyu Hou, Santiago Miret, Bang Liu,
• Abstract要約: HoneyCombは材料科学に特化した最初の大規模言語モデルシステムである。 MatSciKBは、信頼できる文献に基づいた、キュレートされた構造化された知識収集である。 ToolHubはインダクティブツール構築法を使用して、材料科学のためのAPIツールを生成し、分解し、洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.173615509567885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of specialized large language models (LLMs) has shown promise in addressing complex tasks for materials science. Many LLMs, however, often struggle with distinct complexities of material science tasks, such as materials science computational tasks, and often rely heavily on outdated implicit knowledge, leading to inaccuracies and hallucinations. To address these challenges, we introduce HoneyComb, the first LLM-based agent system specifically designed for materials science. HoneyComb leverages a novel, high-quality materials science knowledge base (MatSciKB) and a sophisticated tool hub (ToolHub) to enhance its reasoning and computational capabilities tailored to materials science. MatSciKB is a curated, structured knowledge collection based on reliable literature, while ToolHub employs an Inductive Tool Construction method to generate, decompose, and refine API tools for materials science. Additionally, HoneyComb leverages a retriever module that adaptively selects the appropriate knowledge source or tools for specific tasks, thereby ensuring accuracy and relevance. Our results demonstrate that HoneyComb significantly outperforms baseline models across various tasks in materials science, effectively bridging the gap between current LLM capabilities and the specialized needs of this domain. Furthermore, our adaptable framework can be easily extended to other scientific domains, highlighting its potential for broad applicability in advancing scientific research and applications.
• Abstract（参考訳）: 特殊な大規模言語モデル(LLM)の出現は、材料科学の複雑な課題に対処する上で有望であることを示している。 しかし、多くのLSMは、材料科学の計算タスクのような、物質科学のタスクの異なる複雑さに苦しむことが多く、しばしば時代遅れの暗黙の知識に強く依存し、不正確さや幻覚をもたらす。 これらの課題に対処するために,材料科学に特化して設計された最初のLCMベースのエージェントシステムであるHoneyCombを紹介する。 HoneyCombは、新しい高品質の材料科学知識ベース(MatSciKB)と高度なツールハブ(ToolHub)を活用して、材料科学に適した推論と計算能力を強化している。 MatSciKBは信頼性の高い文献に基づく構造化された知識収集であり、ToolHubはインダクティブツール構築法を使用して、材料科学のためのAPIツールを生成し、分解し、洗練する。 さらに、HoneyCombは、特定のタスクに対して適切な知識ソースまたはツールを適応的に選択する検索モジュールを活用し、精度と関連性を保証する。 以上の結果から,HoneyCombは材料科学における各種タスクにおけるベースラインモデルよりも有意に優れており,現在のLLM能力とこの分野の専門的ニーズとのギャップを効果的に埋めていることが明らかとなった。 さらに、我々の適応可能なフレームワークは他の科学分野にも容易に拡張でき、科学研究や応用の進展における幅広い適用可能性を強調している。

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