論文の概要: From Generalist to Specialist: A Survey of Large Language Models for Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19994v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 03:40:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:49.587927
• Title: From Generalist to Specialist: A Survey of Large Language Models for Chemistry
• Title（参考訳）: ジェネラリストからスペシャリストへ:化学のための大規模言語モデルの調査
• Authors: Yang Han, Ziping Wan, Lu Chen, Kai Yu, Xin Chen,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は我々の日常生活を大きく変え、自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムを確立した。 LLMの大規模なWebベースのテキストへの事前学習は、特に化学において先進的な科学的発見には不十分である。 化学におけるプレトレインド言語モデル(PLM)について、いくつかの研究がレビューされているが、化学指向のLSMに特に焦点を絞った系統的な調査は、顕著に行われていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.317448405387195
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have significantly transformed our daily life and established a new paradigm in natural language processing (NLP). However, the predominant pretraining of LLMs on extensive web-based texts remains insufficient for advanced scientific discovery, particularly in chemistry. The scarcity of specialized chemistry data, coupled with the complexity of multi-modal data such as 2D graph, 3D structure and spectrum, present distinct challenges. Although several studies have reviewed Pretrained Language Models (PLMs) in chemistry, there is a conspicuous absence of a systematic survey specifically focused on chemistry-oriented LLMs. In this paper, we outline methodologies for incorporating domain-specific chemistry knowledge and multi-modal information into LLMs, we also conceptualize chemistry LLMs as agents using chemistry tools and investigate their potential to accelerate scientific research. Additionally, we conclude the existing benchmarks to evaluate chemistry ability of LLMs. Finally, we critically examine the current challenges and identify promising directions for future research. Through this comprehensive survey, we aim to assist researchers in staying at the forefront of developments in chemistry LLMs and to inspire innovative applications in the field.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は私たちの日常生活を大きく変え、自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムを確立しました。 しかし、LLMの大規模なWebベースのテキストへの事前学習は、特に化学において、先進的な科学的発見には不十分である。 特殊な化学データの不足は、2Dグラフや3D構造、スペクトルといったマルチモーダルデータの複雑さと相まって、異なる課題を提示している。 化学におけるプレトレインド言語モデル(PLM)について、いくつかの研究がレビューされているが、化学指向のLSMに特に焦点を絞った系統的な調査は、顕著に行われていない。 本稿では, LLMにドメイン固有の化学知識とマルチモーダル情報を統合する手法を概説するとともに, 化学ツールを用いた化学LCMを概念化し, 科学的研究を加速させる可能性について検討する。 さらに, LLMの化学能力を評価するために, 既存のベンチマークをまとめる。 最後に,現在の課題を批判的に検討し,今後の研究に期待できる方向性を明らかにする。 この包括的調査を通じて、化学LLMの発展の最前線にいる研究者を支援し、この分野における革新的な応用を刺激することを目的としている。

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