論文の概要: LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00177v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 16:42:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:11:07.735952
• Title: LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction
• Title（参考訳）: LLM4Mat-Bench: 材料特性予測のための大規模言語モデルのベンチマーク
• Authors: Andre Niyongabo Rubungo, Kangming Li, Jason Hattrick-Simpers, Adji Bousso Dieng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学でますます使われている。 LLM4Mat-Benchは、液晶材料の特性予測におけるLCMの性能評価のための、これまでで最大のベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.377555282482224
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly being used in materials science. However, little attention has been given to benchmarking and standardized evaluation for LLM-based materials property prediction, which hinders progress. We present LLM4Mat-Bench, the largest benchmark to date for evaluating the performance of LLMs in predicting the properties of crystalline materials. LLM4Mat-Bench contains about 1.9M crystal structures in total, collected from 10 publicly available materials data sources, and 45 distinct properties. LLM4Mat-Bench features different input modalities: crystal composition, CIF, and crystal text description, with 4.7M, 615.5M, and 3.1B tokens in total for each modality, respectively. We use LLM4Mat-Bench to fine-tune models with different sizes, including LLM-Prop and MatBERT, and provide zero-shot and few-shot prompts to evaluate the property prediction capabilities of LLM-chat-like models, including Llama, Gemma, and Mistral. The results highlight the challenges of general-purpose LLMs in materials science and the need for task-specific predictive models and task-specific instruction-tuned LLMs in materials property prediction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学でますます使われている。 しかし,LCMをベースとした材料特性予測のベンチマークや標準化評価にはほとんど注意が払われておらず,進展を妨げている。 LLM4Mat-Benchは、液晶材料の特性予測におけるLCMの性能評価のための、これまでで最大のベンチマークである。 LLM4Mat-Benchは、合計で約1.9Mの結晶構造を持ち、10つの公開資料データソースから収集され、45の異なる性質を持つ。 LLM4Mat-Benchは、それぞれ4.7M、615.5M、および3.1Bのトークンを持つ結晶組成、CIF、および結晶記述の異なる入力モダリティを特徴としている。 LLM-Prop や MatBERT などサイズの異なるモデルに LLM4Mat-Bench を用い,Llama や Gemma,Mistral など LLM-Chat のようなモデルの特性予測能力を評価するためにゼロショットおよび少数ショットプロンプトを提供する。 その結果、材料科学における汎用LSMの課題と、材料特性予測におけるタスク固有予測モデルとタスク特化LDMの必要性が浮き彫りになった。

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