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LLM4Science最新趋势 (吴郦军 微软研究院).pdf

上传人: 哆哆 编号:186282 2024-11-01 21页 7.02MB

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2、ryAlphaFold(1,2,3)(protein folding)GNoMe(material discovery)GraphCast/MetNet/Aurora(weather)YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024Large language models(LLMs)Scientific discoveryLLMfor ScienceYSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024Outline1.LLM4Science Repo

3、rt(GPT-4)2.Multimodal Pretrained Scientific LLM3.FutureYSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024LLM4Science ReportThe Impact of Large Language Models on Scientific Discovery:a Preliminary Study using GPT-4MSR AI4Science,Microsoft Azure QuantumYSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 YSSNLP

4、2024YSSNLP2024YSSNLP2024Understan-ding conceptsDrug-target bindingMolecular property predictionRetrosyn-thesis Novel molecule generationCoding assistanceUnderstan-ding bio-sequencesReasoning with bio-knowledgeDesigningBio-expPractical exampleMolecular dynamics simulationElectronic structureKnowing b

5、asic conceptsSolving PDEsAI for PDEsMemoriza-tion and designingCandidate proposalStructure generationProperty predictionSynthesis planningCoding assistanceDrug DiscoveryMaterials DesignComputational chemistryBiologyPDEAnalyzing literatureCode developmentData analysisTheoretical modelingMethod guidan

6、cePrediction Experimental designConcept clarificationHypothesis generationScientific AreasCapabilitiesThe Impact of Large Language Models on Scientific Discovery:a Preliminary Study using GPT-430+researchers,5 areas,9 capabilities,21 tasksYSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024

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本文概述了大型语言模型(LLMs)在科学发现中的最新趋势和影响。LLMs在蛋白质折叠(如AlphaFold)、材料发现(如GNoMe)和天气预测(如GraphCast)等领域取得了显著成功。研究显示,30+研究人员在5个领域、9项能力、21项任务中使用了LLM4Science,提高了药物-靶点结合、分子属性预测、逆合成等领域的定量任务能力。为增强LLMs的性能,提出了五种方法:改进SMILES和FASTA序列处理、提升量化任务能力、加强对少研究实体的理解、增强分子和结构生成能力以及提高模型的可解释性和可解释性。此外,文章还提到了多模态预训练科学LLM的相关研究和未来方向,如整合LLMs和科学工具、构建统一的科学基础模型等。
如何改变科学研究?" "大语言模型在药物发现中的潜力何在?" 未来有哪些发展趋势?"
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