論文の概要: SciDFM: A Large Language Model with Mixture-of-Experts for Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18412v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:11:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:59.674092
• Title: SciDFM: A Large Language Model with Mixture-of-Experts for Science
• Title（参考訳）: SciDFM:科学のためのミックス・オブ・エクササイズを持つ大規模言語モデル
• Authors: Liangtai Sun, Danyu Luo, Da Ma, Zihan Zhao, Baocai Chen, Zhennan Shen, Su Zhu, Lu Chen, Xin Chen, Kai Yu,
• Abstract要約: 我々は,SciDFMを紹介した。SciDFMは,スクラッチから訓練され,大学レベルの科学的推論を行うことができる。 ドメイン固有のデータベースのデータだけでなく、さまざまな分野の科学論文や書籍を含む大規模学習コーパスを収集する。 SciDFMはSciEvalやSciQなどの一般的な科学的ベンチマークにおいて高い性能を示し、類似サイズのモデル間のドメイン固有ベンチマークにおいてSOTA性能に達することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.748699390397363
• License:
• Abstract: Recently, there has been a significant upsurge of interest in leveraging large language models (LLMs) to assist scientific discovery. However, most LLMs only focus on general science, while they lack domain-specific knowledge, such as chemical molecules and amino acid sequences. To bridge these gaps, we introduce SciDFM, a mixture-of-experts LLM, which is trained from scratch and is able to conduct college-level scientific reasoning and understand molecules and amino acid sequences. We collect a large-scale training corpus containing numerous scientific papers and books from different disciplines as well as data from domain-specific databases. We further fine-tune the pre-trained model on lots of instruction data to improve performances on downstream benchmarks. From experiment results, we show that SciDFM achieves strong performance on general scientific benchmarks such as SciEval and SciQ, and it reaches a SOTA performance on domain-specific benchmarks among models of similar size. We further analyze the expert layers and show that the results of expert selection vary with data from different disciplines. To benefit the broader research community, we open-source SciDFM at https://huggingface.co/OpenDFM/SciDFM-MoE-A5.6B-v1.0.
• Abstract（参考訳）: 近年,科学的な発見を支援するために大規模言語モデル(LLM)を活用することへの関心が高まっている。 しかし、ほとんどのLSMは一般科学にのみ焦点をあてるが、化学分子やアミノ酸配列のようなドメイン固有の知識は欠如している。 これらのギャップを埋めるために、私たちはSciDFMを紹介します。これは、スクラッチから訓練され、大学レベルの科学的推論を行い、分子やアミノ酸配列を理解することができます。 ドメイン固有のデータベースのデータだけでなく、さまざまな分野の科学論文や書籍を含む大規模学習コーパスを収集する。 ダウンストリームベンチマークの性能を改善するために,多くの命令データに対して事前学習したモデルをさらに微調整する。 実験結果から,SciDFMはSciEvalやSciQなどの一般的な科学的ベンチマークにおいて高い性能を示し,類似サイズのモデル間のドメイン固有ベンチマークにおいてSOTA性能に達することを示す。 さらに、専門家層を分析し、専門家選択の結果が異なる分野のデータによって異なることを示す。 より広範な研究コミュニティのために、私たちはhttps://huggingface.co/OpenDFM/SciDFM-MoE-A5.6B-v1.0でSciDFMをオープンソース化しました。

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