論文の概要: Perovskite-LLM: Knowledge-Enhanced Large Language Models for Perovskite Solar Cell Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12669v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 09:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:15.272180
• Title: Perovskite-LLM: Knowledge-Enhanced Large Language Models for Perovskite Solar Cell Research
• Title（参考訳）: Perovskite-LLM:ペロブスカイト太陽電池研究のための知識強化型大規模言語モデル
• Authors: Xiang Liu, Penglei Sun, Shuyan Chen, Longhan Zhang, Peijie Dong, Huajie You, Yongqi Zhang, Chang Yan, Xiaowen Chu, Tong-yi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ペロブスカイト太陽電池(PSC)の3つの重要な構成要素を統合する知識強化システムについて述べる。 まず,1,517の論文から構築したドメイン固有知識グラフであるPerovskite-KGを開発した。 次に、Perovskite-ChatとPerovskite-Reasoningという2つの補完的なデータセットを作成します。 第3に、ドメイン固有の知識支援のためのPerovskite-Chat-LLMと科学的推論タスクのためのPerovskite-Reasoning-LLMの2つの専門的な大規模言語モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.736027978989807
• License:
• Abstract: The rapid advancement of perovskite solar cells (PSCs) has led to an exponential growth in research publications, creating an urgent need for efficient knowledge management and reasoning systems in this domain. We present a comprehensive knowledge-enhanced system for PSCs that integrates three key components. First, we develop Perovskite-KG, a domain-specific knowledge graph constructed from 1,517 research papers, containing 23,789 entities and 22,272 relationships. Second, we create two complementary datasets: Perovskite-Chat, comprising 55,101 high-quality question-answer pairs generated through a novel multi-agent framework, and Perovskite-Reasoning, containing 2,217 carefully curated materials science problems. Third, we introduce two specialized large language models: Perovskite-Chat-LLM for domain-specific knowledge assistance and Perovskite-Reasoning-LLM for scientific reasoning tasks. Experimental results demonstrate that our system significantly outperforms existing models in both domain-specific knowledge retrieval and scientific reasoning tasks, providing researchers with effective tools for literature review, experimental design, and complex problem-solving in PSC research.
• Abstract（参考訳）: ペロブスカイト太陽電池(PSC)の急速な進歩は、研究出版物の指数的な成長をもたらし、この領域における効率的な知識管理と推論システムへの緊急なニーズを生み出している。 本稿では,3つの重要なコンポーネントを統合したPSCのための包括的知識強化システムを提案する。 まず,1,517個の研究論文から構築したドメイン固有知識グラフであるPerovskite-KGを開発し,23,789個のエンティティと22,272個の関係性を持つ。 第2に、新しいマルチエージェントフレームワークによって生成される55,101の高品質な質問応答ペアからなるPerovskite-Chatと、2,217の慎重にキュレートされた材料科学問題を含むPerovskite-Reasoningの2つの補完データセットを作成する。 第3に、ドメイン固有の知識支援のためのPerovskite-Chat-LLMと科学的推論タスクのためのPerovskite-Reasoning-LLMの2つの専門的な大規模言語モデルを導入する。 実験の結果,本システムはドメイン固有の知識検索と科学的推論タスクの両方において既存のモデルよりも優れており,文献レビュー,実験設計,複雑問題解決に有効なツールを研究者に提供する。

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