?? 作者 | 澳大利亞新南威爾士大學(xué) Bram Hoex AI for Science 研究組

編輯 | 蘿卜皮

近期，大型語言模型（LLM）在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域取得了驚人的進(jìn)步，其中 GPT-3 引領(lǐng)了這一潮流。這些模型具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和生成能力，使得它們能夠理解和生成自然語言文本。盡管 GPT-3 在新聞生成、翻譯和問答等任務(wù)上的表現(xiàn)已被廣泛研究，但其在科學(xué)領(lǐng)域的潛力尚未被充分挖掘。

最近，來自澳大利亞新南威爾士大學(xué)的 Bram Hoex AI4Science 研究組提出了一種全新的 NLP 任務(wù)，即結(jié)構(gòu)化信息推斷（SII），成功利用 GPT-3 從科學(xué)文獻(xiàn)中獲取有價值的科學(xué)知識。該任務(wù)的成本極低，不需要提供專業(yè)性的標(biāo)注,僅僅依靠綜述論文。過去需要數(shù)十位頂尖科學(xué)家才能完成的科學(xué)信息總結(jié)，現(xiàn)在通過 GPT-SII 的組合在幾秒鐘內(nèi)即可完成。

通過 GPT-SII 的組合，該團(tuán)隊(duì)成功更新了兩年未更新的鈣鈦礦太陽能電池FAIR數(shù)據(jù)庫，并利用 GPT 生成的數(shù)據(jù)庫，再次對 LLM 進(jìn)行 fine-tuned，實(shí)現(xiàn)了對鈣鈦礦太陽能電池和有機(jī)太陽能電池組件的電學(xué)性能進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。

引言

最近，大型語言模型（LLM）在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域取得了驚人的進(jìn)步，其中?GPT-3?作為其中一員，引領(lǐng)了這一潮流。這些模型具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和生成能力，使它們能夠理解和生成自然語言文本。盡管?GPT-3?在諸如新聞生成、翻譯和問答等任務(wù)上的表現(xiàn)已經(jīng)被廣泛研究，但其在科學(xué)領(lǐng)域的潛力尚未得到充分挖掘。本文將重點(diǎn)介紹?GPT-3?在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，以及如何利用這種強(qiáng)大的?AI?工具來推動科學(xué)研究的發(fā)展。

大型語言模型（LLM）簡介

大型語言模型（LLM）是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理（NLP）模型，如?GPT-3、BERT?和?T5?等。這些模型通過從大量文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對自然語言的理解和生成。在訓(xùn)練過程中，模型會學(xué)習(xí)到詞匯、語法、語義和語境等各種信息，來處理各種復(fù)雜的?NLP?任務(wù)。

GPT-3（第三代生成預(yù)訓(xùn)練式轉(zhuǎn)換器）是目前最先進(jìn)的?LLM?之一。該模型由?OpenAI?開發(fā)，具有?1750?億個參數(shù)，是迄今為止最大的語言模型。GPT-3?已經(jīng)在多個?NLP?任務(wù)中取得了顯著的成果，如機(jī)器翻譯、問答、文本摘要和代碼生成等。然而，盡管?GPT-3?在這些領(lǐng)域取得了巨大成功，但其在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步階段。

大語言模型應(yīng)對科學(xué)文本時的困難

圖：微軟在2023.1 月發(fā)布的BioGPT 在PubMedQA 表現(xiàn)遠(yuǎn)超之前BERT架構(gòu)的模型

SII 是一種 multi-task learning，包含以下四種 NLP 任務(wù)：

命名實(shí)體識別（NER）：直接提取信息，如材料名稱和溫度。

實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化（ER)：對信息的表達(dá)格式、單位、縮略語等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

信息推理（II）：對文章沒有出現(xiàn)過，或缺失的信息進(jìn)行推理。

實(shí)體關(guān)系提取（RE）：辨別單個實(shí)體或?qū)嶓w組之間的聯(lián)系。

SII?任務(wù)的實(shí)施過程主要包括以下幾個步驟：首先，研究人員根據(jù)綜述論文或?FAIR?數(shù)據(jù)集制定一個初始的信息提取方案。這個方案定義了所需提取信息的層次結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵屬性以及它們之間的關(guān)系。接下來，研究人員將方案應(yīng)用到?GPT-3?的微調(diào)過程中，以便讓?GPT-3?理解和遵循這個方案。通過這種方式，GPT-3?可以學(xué)會如何從非結(jié)構(gòu)化文本中提取所需的結(jié)構(gòu)化信息，并按照預(yù)定的格式呈現(xiàn)結(jié)果。

經(jīng)過SII任務(wù)訓(xùn)練后，GPT-3?在提取材料科學(xué)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)化信息方面的表現(xiàn)得到了顯著提升。例如，GPT-3?可以根據(jù)所提供的文獻(xiàn)信息提取出鈣鈦礦太陽能電池的成分、結(jié)構(gòu)和制備條件等關(guān)鍵信息。同時，GPT-3?還可以處理有關(guān)有機(jī)光伏器件的文獻(xiàn)，提取出與器件相關(guān)的重要參數(shù)和特性。

圖：Fine-tuned GPT-3 在II, ER-U, ER-T 復(fù)雜文本任務(wù)中的表現(xiàn)

此外，SII?任務(wù)還可以幫助研究人員從文獻(xiàn)中提取更加豐富和復(fù)雜的關(guān)系數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建知識圖譜，為研究人員提供全面的材料科學(xué)領(lǐng)域知識體系。通過將這些知識應(yīng)用于實(shí)際問題，研究人員可以更加高效地開發(fā)新型材料和器件，推動材料科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。

值得注意的是，SII 任務(wù)得到的數(shù)據(jù)可以幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的材料和器件設(shè)計(jì)思路。通過分析?GPT-3?生成的高維數(shù)據(jù)集，研究人員可以探究不同材料參數(shù)（如退火時間、退火溫度、材料厚度和面積等）對器件性能的影響，從而為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供有益的指導(dǎo)。

傳統(tǒng)的信息提取過程通常需要花費(fèi)大量時間在閱讀文獻(xiàn)、整理信息和分析數(shù)據(jù)上。使用微調(diào)的 GPT-3 完成 SII 任務(wù)，可以提高信息提取的準(zhǔn)確性和效率，科研人員可以快速地獲取所需的結(jié)構(gòu)化信息，從而將更多的時間和精力投入到實(shí)驗(yàn)研究和創(chuàng)新設(shè)計(jì)中，節(jié)省大量的時間和精力。

此外，SII?任務(wù)在跨學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用也具有廣泛的前景。許多科學(xué)領(lǐng)域，如生物學(xué)、化學(xué)和物理學(xué)等，都需要從大量的文獻(xiàn)中提取和分析結(jié)構(gòu)化信息。SII?任務(wù)可以靈活地應(yīng)用于這些領(lǐng)域，幫助研究人員從海量的非結(jié)構(gòu)化文本中快速獲取有價值的知識，從而加速科學(xué)研究的進(jìn)程。

用SII生成的數(shù)據(jù)庫預(yù)測材料和器件性能的能力

通過使用經(jīng)過結(jié)構(gòu)化信息推斷（SII）任務(wù)訓(xùn)練的?GPT-3，我們可以構(gòu)建出具有高度結(jié)構(gòu)化的材料和器件數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)庫中的信息可以為研究人員提供關(guān)于材料和器件性能的有價值見解，從而有助于更好地理解和預(yù)測材料的性能以及器件的工作原理。

在材料科學(xué)領(lǐng)域，通過對?GPT-3?進(jìn)行?SII?任務(wù)訓(xùn)練，可以有效地從大量文獻(xiàn)中提取出關(guān)鍵的材料參數(shù)和性能指標(biāo)。這些數(shù)據(jù)可以用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而預(yù)測新材料的性能和可能的應(yīng)用領(lǐng)域。這對于加速材料研究和發(fā)現(xiàn)具有重要的意義。

在器件設(shè)計(jì)方面，通過?SII?任務(wù)生成的數(shù)據(jù)庫，研究人員可以了解不同器件結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)對器件性能的影響，從而為優(yōu)化器件設(shè)計(jì)提供依據(jù)。此外，這些數(shù)據(jù)庫還可以用于探索新型器件的可能性，為實(shí)驗(yàn)研究和創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供靈感。

值得注意的是，使用SII任務(wù)生成的數(shù)據(jù)庫預(yù)測材料和器件性能時，還需要充分考慮模型的局限性。例如，GPT-3?的預(yù)測能力可能受限于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的知識范圍，以及模型本身的復(fù)雜度。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，研究人員需要謹(jǐn)慎對待模型的預(yù)測結(jié)果，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。

總之，利用SII任務(wù)生成的數(shù)據(jù)庫預(yù)測材料和器件性能具有巨大的潛力。這一方法可以幫助研究人員更好地理解材料性能和器件工作原理，加速新材料的研究和發(fā)現(xiàn)，以及優(yōu)化器件設(shè)計(jì)。同時，我們也應(yīng)充分認(rèn)識到模型的局限性，結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，不斷提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。

總結(jié)

在本文中，我們重點(diǎn)介紹了 GPT-3 在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用及其潛力。通過微調(diào)訓(xùn)練 GPT-3，研究人員可以從大量科學(xué)文獻(xiàn)中提取有價值的信息，并預(yù)測材料性能和器件性能。此外，它們還可以幫助研究人員了解不同器件結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)對器件性能的影響，從而為優(yōu)化器件設(shè)計(jì)提供依據(jù)。隨著 GPT-3 等大型語言模型技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信，它們將在未來的科學(xué)研究中發(fā)揮更加重要的作用。

合作研究組織：新南威爾士大學(xué)，香港城市大學(xué)，悉尼大學(xué)，墨爾本大學(xué)，DARE 研究中心，律動科技。