Раскрываем границы научных открытий с GPT-4: всеобъемлющая оценка результатов в разных дисциплинах для больших языковых моделей. Перспективы великолепные! Мы ждем, какими интересными находками это нам подарит. #AI #технологии
Большие языковые модели (LLM) недавно получили огромное признание со стороны сообщества искусственного интеллекта (ИИ). Эти модели обладают замечательными возможностями и превосходят в таких областях, как программирование, математика, право, а также понимание намерений и эмоций человека. Основываясь на принципах обработки, понимания и генерации естественного языка, эти модели имеют огромный потенциал для изменения практически в любой отрасли.
Применение LLM
LLM не только генерируют текст, но и выполняют обработку изображений, распознавание аудио и обучение с подкреплением, демонстрируя свою адаптивность и широкий спектр применения. GPT-4, недавно представленный компанией OpenAI, стал чрезвычайно популярным 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 показали, что GPT 4 проявляет предварительные признаки искусственного общего интеллекта (AGI). Эффективность GPT-4 в общих задачах ИИ побудила ученых и исследователей обратить внимание на различные научные области, сосредоточившись на LLM.
Научные исследования
В недавнем исследовании команда ученых изучила возможности LLM в контексте естественных научных исследований, с особым акцентом на GPT-4. Исследование сосредоточено на таких областях, как биология, разработка материалов, разработка лекарств, вычислительная химия и уравнения с частными производными (PDE) из-за широкого спектра естественных наук. Используя GPT-4 в качестве LLM для глубокого изучения, исследование представляет всесторонний обзор производительности LLM и их возможных применений в конкретных научных областях.
Результаты исследования
Исследование охватывает широкий спектр научных дисциплин, таких как биология, разработка материалов, уравнения с частными производными (PDE), функционал плотности (DFT) и молекулярная динамика (MD) в вычислительной химии. Команда ученых сообщает, что модель была оценена на научных задачах, чтобы полностью раскрыть потенциал GPT-4 в различных научных областях и подтвердить ее экспертизу в конкретных областях. LLM должна ускорить научный прогресс, оптимизировать распределение ресурсов и способствовать междисциплинарным исследованиям.
Результаты исследования
Исследование показало, что GPT-4 обладает широкой экспертизой в области биологии и разработки материалов, что может быть полезно для удовлетворения определенных потребностей. Модель показала хорошую способность предсказывать характеристики в контексте открытия лекарств. GPT-4 также обладает потенциалом для помощи в расчетах и прогнозах в областях вычислительной химии и исследований PDE, но требует небольшого улучшения точности, особенно для задач количественных расчетов.
Данное исследование является очень информативным, поскольку оно подчеркивает быстрое развитие машинного обучения большого масштаба и LLM. Оно также фокусируется на будущих исследованиях в этой динамичной области, которые сосредоточены на двух привлекательных направлениях: создание базовых научных моделей и интеграция LLM с специализированными научными инструментами и моделями.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Telegram t.me/itinairu, где мы делимся последними новостями об ИИ, интересными проектами и многое другое.
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com.
