Раскрываем границы научного открытия с GPT-4 всесторонняя оценка в различных областях для больших языковых моделей

Преодоление границ научного познания с GPT-4 всесторонняя оценка в различных областях для мощных языковых моделей

Большие языковые модели (LLM) недавно получили много признания от сообщества искусственного интеллекта (AI). Эти модели обладают выдающимися возможностями и преуспевают в таких областях, как программирование, математика, право, а также понимание человеческих намерений и эмоций. Основываясь на основах естественной обработки, понимания и генерации языка, эти модели имеют огромный потенциал для перемен в практически любой отрасли.

LLM не только генерирует текст, но также выполняет обработку изображений, распознавание звука и обучение с подкреплением, доказывая свою адаптируемость и широкий спектр применения. GPT-4, которая недавно была представлена компанией OpenAI, стала чрезвычайно популярной благодаря своей мультимодальной природе. В отличие от GPT 3.5, GPT-4 может принимать ввод как в текстовой форме, так и в форме изображений. Некоторые исследования даже показывают, что GPT-4 отображает предварительное доказательство искусственного общего интеллекта (AGI). Эффективность GPT-4 в задачах общего искусственного интеллекта побудила ученых и исследователей обратить внимание на различные научные области, фокусирующиеся на LLM.

В недавнем исследовании команда ученых изучала возможности LLM в контексте естественных научных исследований, с особенным акцентом на GPT-4. Исследование сосредоточено на таких областях, как биология, проектирование материалов, разработка лекарств, вычислительная химия и уравнения частных производных (PDE) в связи с широким спектром естественных наук. Используя GPT-4 в качестве LLM для глубокого изучения, исследование представило всеобъемлющий обзор производительности LLM и их возможных применений в конкретных научных областях.

Исследование охватило широкий спектр научных дисциплин, таких как биология, проектирование материалов, уравнения частных производных (PDE), функционал плотности (DFT) и молекулярная динамика (MD) в вычислительной химии. Команда поделилась тем, что модель была оценена на научных задачах, чтобы полностью раскрыть потенциал GPT-4 в исследовательских областях и подтвердить ее областную экспертизу. LLM должна ускорить научный прогресс, оптимизировать распределение ресурсов и способствовать междисциплинарным исследованиям.

Команда поделилась результатами предварительных исследований, согласно которым GPT-4 показывает многообещающий потенциал для ряда научных приложений, демонстрируя ее способность решать сложные задачи по интеграции знаний. Исследовательская статья дает всеобъемлющую оценку производительности GPT-4 в нескольких областях, выделяя ее преимущества и недостатки. Оценка включает базу знаний, научное понимание, навыки численных вычислений и разнообразные возможности предсказаний GPT-4.

Исследование показало, что GPT-4 обладает широкой областной экспертизой в областях биологии и проектирования материалов, что может быть полезно для удовлетворения определенных потребностей. Модель показала хорошую способность предсказывать характеристики в контексте поиска лекарств. GPT-4 также имеет потенциал для помощи в вычислениях и предсказаниях в области вычислительной химии и исследования PDE, но требует незначительного улучшения точности, особенно для задач количественных вычислений.

В заключение, данное исследование очень информативно, поскольку оно подчеркивает быстрое развитие машинного обучения в масштабе, а также LLM. Оно также фокусируется на будущих исследованиях в этой динамичной области, которые направлены на создание базовых научных моделей и интеграцию LLM с специализированными научными инструментами и моделями.