論文の概要: ChemAU: Harness the Reasoning of LLMs in Chemical Research with Adaptive Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01116v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 18:45:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.940689
• Title: ChemAU: Harness the Reasoning of LLMs in Chemical Research with Adaptive Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: ChemAU: 適応的不確実性推定を用いた化学研究におけるLCMの推論のハーネス
• Authors: Xinyi Liu, Lipeng Ma, Yixuan Li, Weidong Yang, Qingyuan Zhou, Jiayi Song, Shuhao Li, Ben Fei,
• Abstract要約: 化学問題は通常、特定の用語を含む長い複雑な推論ステップを含む。 ChemAUは化学知識のギャップを特定し、特殊なドメインモデルで化学の専門知識を正確に補う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.30938446415292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are widely used across various scenarios due to their exceptional reasoning capabilities and natural language understanding. While LLMs demonstrate strong performance in tasks involving mathematics and coding, their effectiveness diminishes significantly when applied to chemistry-related problems. Chemistry problems typically involve long and complex reasoning steps, which contain specific terminology, including specialized symbol systems and complex nomenclature conventions. These characteristics often cause general LLMs to experience hallucinations during the reasoning process due to their lack of specific knowledge. However, existing methods are struggling to effectively leverage chemical expertise and formulas. Moreover, current uncertainty estimation methods, designed to mitigate potential reasoning errors, are unable to precisely identify specific steps or key knowledge. In this work, we propose a novel framework called ChemAU, which incorporates our adaptive uncertainty estimation method that applies different uncertainty values based on the position of reasoning steps within the whole reasoning chain. Leveraging this method, ChemAU identifies gaps in chemistry knowledge and precisely supplements chemical expertise with the specialized domain model, thereby correcting and updating the previously flawed reasoning chain. Our experiments with three popular LLMs across three chemistry datasets demonstrate that ChemAU significantly enhances both reasoning accuracy and uncertainty estimation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、例外的な推論能力と自然言語理解のため、様々なシナリオで広く使われている。 LLMは数学やコーディングに関わるタスクにおいて強い性能を示すが、化学に関連した問題に適用した場合、その効果は著しく低下する。 化学問題は通常、特別な記号体系や複雑な命名規則を含む特定の用語を含む、長く複雑な推論ステップを含む。 これらの特徴は、特定の知識が欠如していることから、一般的なLLMは推論過程中に幻覚を経験することが多い。 しかし、既存の手法は化学の専門知識や公式を効果的に活用するのに苦労している。 さらに、潜在的な推論誤差を軽減するために設計された現在の不確実性推定手法では、特定のステップや重要な知識を正確に識別することはできない。 本研究はChemAUと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは、推論チェーン全体における推論ステップの位置に基づいて、異なる不確実性値を適用する適応不確実性推定手法を組み込んだものである。 この手法を活用することで、化学知識のギャップを識別し、特殊なドメインモデルで化学的専門知識を正確に補うことにより、以前に欠陥があった推論連鎖を修正および更新する。 3つの化学データセットにまたがる3つの LLM 実験により,ChemAU は推論精度と不確実性評価の両方を著しく向上させることを示した。

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