首個(gè)科學(xué)計(jì)算基座大模型BBT-Neutron開(kāi)源！突破大科學(xué)裝置數(shù)據(jù)分析瓶頸

誰(shuí)說(shuō)大模型不會(huì)計(jì)算？

原標(biāo)題：首個(gè)科學(xué)計(jì)算基座大模型BBT-Neutron開(kāi)源！突破大科學(xué)裝置數(shù)據(jù)分析瓶頸
文章來(lái)源：新智元
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9218字

大語(yǔ)言模型賦能科學(xué)計(jì)算：BBT-Neutron在高能物理領(lǐng)域的應(yīng)用

近年來(lái)，大語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但其在大規(guī)模數(shù)值數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。一篇近期發(fā)表在arXiv上的論文《Scaling Particle Collision Data Analysis》探討了如何利用大語(yǔ)言模型解決這一問(wèn)題，并將其應(yīng)用于高能物理領(lǐng)域。該研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了名為BBT-Neutron的科學(xué)基座大模型，并將其應(yīng)用于粒子對(duì)撞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，取得了突破性成果。

1. 挑戰(zhàn)與機(jī)遇：高能物理數(shù)據(jù)分析的瓶頸

高能物理實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以應(yīng)對(duì)。該研究旨在探索大語(yǔ)言模型在粒子對(duì)撞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用潛力，以突破傳統(tǒng)方法的計(jì)算瓶頸，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

2. BBT-Neutron：基于二進(jìn)制分詞的多模態(tài)大模型

為了克服傳統(tǒng)BPE分詞方法在處理數(shù)值數(shù)據(jù)時(shí)存在的歧義和不一致性問(wèn)題，BBT-Neutron模型采用了一種創(chuàng)新的二進(jìn)制分詞方法(Binary Tokenization)。該方法將數(shù)值數(shù)據(jù)、文本和圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一表示為二進(jìn)制序列，從而簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，提高了模型處理效率。它能夠統(tǒng)一處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，無(wú)需額外預(yù)處理。

3. 模型架構(gòu)與性能

BBT-Neutron模型架構(gòu)主要由Patch Embedding、Patch Self-Attention和LM Head三個(gè)部分組成。該模型在粒子物理中的關(guān)鍵任務(wù)——噴注來(lái)源識(shí)別(JoI)上，與最先進(jìn)的專(zhuān)業(yè)模型(如ParticleNet和Particle Transformer)的性能持平，達(dá)到了SOTA水平。這驗(yàn)證了decoder-only架構(gòu)在學(xué)習(xí)物理規(guī)律方面的能力，打破了傳統(tǒng)觀念認(rèn)為該架構(gòu)不適用于連續(xù)性物理特征建模的局限。

4. 涌現(xiàn)現(xiàn)象與可擴(kuò)展性

通過(guò)與專(zhuān)業(yè)模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)BBT-Neutron在數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)展時(shí)表現(xiàn)出顯著的涌現(xiàn)現(xiàn)象，性能提升出現(xiàn)了躍遷。這驗(yàn)證了通用模型在大規(guī)?？茖W(xué)計(jì)算任務(wù)中的可擴(kuò)展性，表明其有潛力成為跨領(lǐng)域的科學(xué)計(jì)算基座模型。

5. 結(jié)論與展望

該研究成果標(biāo)志著大語(yǔ)言模型在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域具有巨大潛力。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)與大科學(xué)裝置的深度融合，大語(yǔ)言模型有望加速大型科研項(xiàng)目的實(shí)施，推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：新智元
作者微信：
作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類(lèi)社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。