作者:李玉强等 来源:《自然-催化》 发布时间:2024/1/31 11:22:01
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开源科学大模型“浦科化学”助力科学研究

 

1月26日,上海人工智能实验室(上海AI实验室)开源发布首个科学大模型浦科化学(ChemLLM),拓展了大模型助力科学研究的探索路径。

基于书生·浦语2.0强大的基座模型能力,浦科化学通过注入海量化学专业数据,使大模型获得了理解和处理化学相关专业任务的知识与能力。同时,研究人员发现,随着化学能力的获得,大模型的数理学科及推理能力也得到增强。

浦科化学现已开源,并提供免费商用。

开源链接:https://huggingface.co/AI4Chem/ChemLLM-7B-Chat

专注核心:化学知识注入,专业能力突出

为了评估浦科化学的专业能力,上海AI实验室的研究人员对其在三种相关任务上的表现进行了测试:分子名称转换、分子性质预测和反应产物预测——这些任务分别涉及化学物质的表示、性质和转化,是化学研究的基础和核心。

分子名称转换方面,要求模型能够在不同分子表示方式之间进行准确转换,如SMILES、IUPAC名称、分子式等;

分子性质预测方面,要求模型能根据分子的结构和组成,预测其化学性质,如沸点、密度、溶解度等;

反应产物预测方面,要求模型能根据给定的反应物和反应条件预测反应产物的结构。

测试结果显示,浦科化学在这三项任务上均表现出色,分别获得22.0、49.0和7.0的分数,远超过其他同规模模型的水平,并超越了GPT-3.5,证明浦科化学在理解和处理化学知识方面具备强大能力。

依托书生·浦语2.0基座模型优秀的多语言能力,浦科化学在经过专业化学知识训练后,还具备了优秀的化学专业中英文翻译能力,可帮助化学研究者跨越语言障碍,准确地翻译化学文献中的专有名词,获取更多的化学知识。

下图展示了浦科化学翻译的一篇2024年1月16日发表在《自然·化学》杂志上论文的摘要。

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在专业化学知识训练之外,浦科化学也进行了初高中知识的学习。在回答初高中化学题目时,不仅能给出答案,还能给出具体的解释,下图展示了例子:

齐头并进:逻辑推理增强,泛理科能力涌现

专项能力的增强,是否以牺牲其他能力为代价?实践证明,浦科化学不仅在化学领域表现出色,其在数学、物理及推理等方面能力均得到增强。

研究人员使用MMLU(大规模多任务语言理解数据集)作为测试集来评估浦科化学在通用场景下的性能,对语言模型的多项任务能力进行测试评估,并将浦科化学与其他同等规模的模型进行比较,以评估化学训练数据对基础模型的影响。

评测结果显示,浦科化学在大学化学任务上得分为47.0,超越了所有其他模型,这体现了它在回答化学问题及处理复杂化学任务的能力。

研究人员发现,尽管没有对浦科化学进行数学和物理学科的训练,模型在大学数学、大学物理、STEM(科学、技术、工程和数学)类等相关领域上也获得了最佳成绩。同时,浦科化学在形式逻辑任务上也达到了最高水平。上述结果表明,当对大模型进行进行化学专业训练时,其数理及推理能力也能得到增强。

有趣的是,浦科化学在道德场景、人文科学类、社会科学类等分项任务上也展现了优异的平均性能,这说明,对大模型进行专业某个学科的知识训练,不仅不会让大模型“分心”,反而有助于其道德水平及一般任务水平的提升。

举一反三:扩展大模型应用,助推科研新范式

对大语言模型进行化学专项训练,不仅扩展了大模型的应用空间,更为AI for Science相关研究开启了新的探索路径。

上海AI for Science团队面向化学、物理、生命、地球等科学领域,通过深入研究各学科基础理论,结合最新人工智能理论,探索AI驱动重大科学问题的研究范式,加速人工智能在化学、药物研发、新材料、气象等领域的渗透与落地,赋能各行业发展。其中,AI for Chemistry方面的研究以语言模型为核心,通过大模型连接智能化实验设备,全方位提升实验效率,从而实现化学研究的自动化和智能化。相关研究范式的创新,将助推科学发现速度,实现更大的社会效益。

研究团队在化学科研方面取得了一系列科研成果,并于近期发表在《自然-催化》、《美国化学会志》、《德国应用化学》、《中国科学:化学》等期刊上,依托于浦科化学模型,未来会有一系列成果发布,人工智能可为化学研究提供智能化辅助,如化学合成路径规划、化学反应条件优化、实验结果自动化分析等,从而提升化学研究的效率和质量。

相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41929-023-01032-0

https://doi.org/10.1021/jacs.3c01040   

https://doi.org/10.1002/anie.202308041 

https://doi.org/10.1007/s11426-023-1812-x 

https://doi.org/10.1016/j.fmre.2023.03.016

 
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