洛桑联邦理工学院 | ChemCrow: 用化学工具增强大型语言模型

​

【推荐理由】本文介绍了ChemCrow，一种基于大语言模型的化学代理，旨在完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。ChemCrow不仅有助于专业化学家并降低非专业人士的门槛，还通过弥合实验和计算化学之间的差距促进科学进步。

ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools

Andres M Bran, Sam Cox, Andrew D White, Philippe Schwaller

EPFL

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2304.05376.pdf

【摘要】大型语言模型（LLM）最近在跨领域任务中表现出强大的性能，但在化学相关问题上却遇到了困难。此外，这些模型缺乏对外部知识来源的访问，限制了它们在科学应用中的有用性。在本研究中，作者介绍了ChemCrow，一种LLM化学代理，旨在完成有机合成、药物发现和材料设计等各种任务。通过整合13个专家设计的工具，ChemCrow增强了LLM在化学中的性能，新的能力也随之出现。文章的评估包括LLM和专家人员的评估，证明了ChemCrow在自动化各种化学任务方面的有效性。令人惊讶的是，作者发现作为评估器的GPT-4不能区分明显错误的GPT-4完成和GPT-4 + ChemCrow的性能。这种工具的误用存在重大风险，文章讨论了它们的潜在危害。在负责任的使用下，ChemCrow不仅有助于专业化学家并降低非专业人士的门槛，而且通过弥合实验和计算化学之间的鸿沟促进科学进步。

​Read More