AI は化学のやり方を変える: GPT-3 テスト

L '人工知能 研究における基本的なツールになりつつあります チミカ: 分子の設計やその特性の予測は、特別に訓練された言語モデルに任せることができ、 機械学習 すでに化学実験室でその役割を果たしています。

研究者たちが発見したこと ローザンヌ連邦工科大学ただし、化学研究に完全な革命をもたらす可能性があります。 GPT-3、 これは、「Nature Machine Intelligence」に掲載されたばかりの研究の最初のタイトルであり、「」である可能性があります。限られたデータセットから化学調査に必要なものがすべて揃っています"。

ほとんどのことを知らないにもかかわらず、 化学文献、のチームによって完成された GPT-3 のバージョン ベレンド・スミット 従来の高価な技術と競合できることを証明しました 自動学習、研究のやり方を永遠に変える可能性のある、化学へのまったく新しいアプローチの先駆者です。

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言葉でわかる化学: GPT-3 AI テスト

L '人工知能 はしばらく前から化学研究に参入しています。自動学習特に、データに基づいて意思決定を行い、非常に正確な予測を行う能力が長年にわたり高く評価されています。 新薬の創出にも.

ただし、機械学習には次のことが必要です。 大量のデータ 信頼性の高い予測を行うことは、化学ではそれほど明白ではありません。多くの場合、利用可能なデータはアルゴリズムを実行するには十分ではないため、「ラベル付き」または教師あり機械学習の有効性は、 厳しい制限.

したがって、一部の科学者はEPFL 彼らは考えた GPT-3の可能性をテストする、有名な山の麓にあります。 ChatGPTアプリケーション「基礎モデルが明示的にトレーニングされていないタスクを実行できるという事実」で発表されたばかりの研究で読みました。ネイチャー・マシン・インテリジェンス」"私たちは、彼らが私たちに答えのない科学的な質問にも答えることができるのではないかと疑問に思いました。"。

化学研究ではほとんどの問題が発生する可能性があるため、 言葉で表現される研究者らは、これらの巨大なモデルをトレーニングして、いくつかの質問に答えることを考えました。 「化学者」の質問 複雑な手段に頼らずに解決することは不可能です シミュレーションと実験 （例えば： 「有機金属骨格内の金属を置き換えた場合、それは水中で安定しますか?」）から生じた、裁判所により認定され、または和解により合意されたすべての損失、損害、賠償金、費用と出費（合理的な弁護士費用および訴訟費用を含む）について、貴社を防御、免責し、貴社に損害を与えない。

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化学: 不可能な答えを得るために強化された GPT-3

当初の懐疑的な見方に反して、EPFL 研究者によって開発された方法は、GPT-3 の化学について直接質問するものではありません。 「GPT-3 はほとんどの化学文献に精通していないため、ChatGPT に化学的な質問をすると、答えは通常、Wikipedia で見つけられるものに限られます。"、 彼は説明する ケビン・マイク・ジャブロンカ、研究の筆頭著者。

「代わりに」とジャブロンカは説明する。abbiamo 小規模なデータセットを使用して最適化された GPT-3 質問と回答に変換され、非常に正確な化学情報を提供できる新しいモデルが得られました。"。

いわゆる微調整の過程で、研究者らは GPT-3 に厳選されたリストを提供しました。 質問と答え「たとえば、高エントロピー合金の場合、合金が単一相で存在するか、複数の相で存在するかを知ることが重要です。、 "説明してい ベレンド・スミット、EPFL基礎科学部の化学工学教授。

スミット氏によると、このような問題は、次のような質問と回答の厳選されたリストに変換されます。D = '単相ですか？ R= 'はい/いいえ'”。

「文献で、答えがわかっているいくつかの合金を見つけ、このデータを使用して GPT-3 を開発しました。」とスミットは続けます。私たちが最終的に完成したのは、この質問に答えるために訓練された洗練された AI モデルです。 はいまたはいいえ"。

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研究者の日常業務における GPT-3 などの基本モデル

比較的少ない質問と回答でトレーニングされた「強化された」モデルは正しく解決されました 問題の 95% 以上 非常に異なる化学問題に関しては、そのタスク用に特別にプログラムされた機械学習モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することがよくあります。

「重要なのは、文献検索をするのと同じくらい簡単だということです」とスミット氏は説明します。しかし、これは多くの化学的問題には有効です。」。さらに、Kevin Maik Jablonka が開発したアプローチは、 異常に速い 従来のモデルとは異なり、特別なスキルは必要ありません。 機械学習.

この研究の影響は決定的なものになる可能性があります。次のような疑問が定式化される可能性です。この[レシピ]で調製した[化学物質]の収量はいくらですか?」と受け取ってください。 正確な答え のやり方に革命を起こす可能性がある 化学研究 が企画・運営されています。

研究では次のように述べられています。GPT-3 のような基本モデルを調査できることは、これらの基本モデルにエンコードされた集合的な知識を活用して研究プロジェクトを開始したり、予測活動のベースラインを提供したりするための日常的な方法になる可能性があります。と "。

「それは私たちの化学のやり方を変えるでしょう」とスミット教授は率直にコメントする。

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GPT-3は「単なる」ツール：研究は続く

この研究の結果は、二次的ではない疑問を引き起こします。 自然言語モデル、 化学に関する特別な訓練を受けていなくても、 特別にプログラムされたモデルよりも正確?

「私たちの知識に基づいて」と新聞で読みました。この質問に対する厳密な答えはありません"。

完全に仮説的な化学表現を使用した場合でも、非常に有望な結果が得られるという事実は、これらの基本モデルが「」であることを示しています。あらゆるテキストから相関関係を抽出するのに非常に適しています。」.

Ma 検索は始まったばかりです。研究者らが説明しているように、GPT-3 は予測にうまく利用できる相関関係を特定しているという事実 相関関係が常に重要であることを意味するものではありません または因果関係に関連している。

現時点では、研究者らは GPT-3 と結論付けています。それは、科学者が長年にわたって収集した知識をより効率的に使用できるようにする単なるツールです"。

そして再び： "次のステップでは、GPT-3 を使用してこれらの相関関係を特定し、最終的にはより深い理解を得ることができます。"。

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