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        釋放 LLM 進行復雜化學推理的能力,一種簡單而有效的提示策略 StructChem

        AIGC動態1年前 (2024)發布 人工智能學家
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        釋放 LLM 進行復雜化學推理的能力,一種簡單而有效的提示策略 StructChem

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        原標題:釋放 LLM 進行復雜化學推理的能力,一種簡單而有效的提示策略 StructChem
        關鍵字:化學,公式,問題,知識,基線
        文章來源:人工智能學家
        內容字數:4601字

        內容摘要:


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        新鮮的 AI for Science 資訊編輯 |X
        人工智能有望改變化學領域。LLM 在解決簡單的化學問題,如分子分類和性質預測,取得了可喜的成果。
        然而,GPT-4 等 LLM 在解決復雜的化學推理問題中仍極具挑戰。
        近日,來自上海交通大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校(UIUC)、紐約大學、華盛頓大學、艾倫人工智能研究所和加利福尼亞大學圣迭戈分校(University of California San-Dieg)的研究團隊,推出了 StructChem,一種簡單而有效的提示策略,釋放 LLM 進行復雜化學推理的能力。
        StructChem 在跨四個化學領域進行測試,顯著增強了 GPT4 的性能。所提方法始終優于基線方法,平均提高了 30%。
        該研究以《Structured Chemistry Reasoning with Large Language Models》為題,于 2024 年 2 月 9 日發布在 預印平臺 arXiv 上。
        論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2311.09656.pdf
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        原文鏈接:釋放 LLM 進行復雜化學推理的能力,一種簡單而有效的提示策略 StructChem

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        文章來源:人工智能學家
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        作者簡介:致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構

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