Хотя модели большого языка (LLM) достигли впечатляющего прогресса, их применение в таких научных областях, как химия, по-прежнему сдерживается поверхностным пониманием предметной области и ограниченными возможностями рассуждения. В этой работе мы фокусируемся на конкретной области химии и разрабатываем программу LLM по химическому мышлению, ChemDFM-R. Сначала мы создаем комплексный набор данных атомизированных химических знаний ChemFG, аннотирующий наличие функциональных групп в молекулах и изменения функциональных групп во время химических реакций, чтобы улучшить понимание модели фундаментальных принципов и внутренней логики химии. Затем мы предлагаем смешанный метод дистилляции, который объединяет опыт в области атомизированных знаний с общими навыками рассуждения, после чего следует обучение с подкреплением для конкретной предметной области для улучшения химического мышления. Эксперименты с различными химическими тестами показывают, что ChemDFM-R обеспечивает высочайшую производительность, обеспечивая при этом интерпретируемые и обоснованные результаты. Дальнейшие тематические исследования показывают, как явные цепочки рассуждений значительно повышают надежность, прозрачность и практичность модели в реальных сценариях сотрудничества человека и ИИ. Для более…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Химия
Задача: Генерация текста
Автор: OpenDFM
Теги: qwen2, chemistry, conversational, en, zh
Лайков: 8 | Загрузок: 45
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
