एआई हमारे रसायन शास्त्र करने के तरीके को बदल देगा: जीपीटी-3 परीक्षण

ईपीएफएल शोधकर्ताओं ने जेनरेटिव एआई को परिष्कृत किया है और पाया है कि यह विज्ञान के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित मॉडलों की तुलना में बेहतर काम करता है

GPT-3 रसायन विज्ञान में क्रांति ला सकता है
ईपीएफएल शोधकर्ताओं ने जीपीटी-3 को परिष्कृत किया और पाया कि यह रासायनिक अनुसंधान के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित मॉडलों से भी बेहतर काम करता है (फोटो: ईपीएफएल/आईस्टॉक)

एल 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यह अनुसंधान में एक मौलिक उपकरण बनता जा रहा है रसायन विज्ञान: अणुओं के डिज़ाइन या उनकी विशेषताओं की भविष्यवाणी को विशेष रूप से प्रशिक्षित भाषा मॉडल को सौंपा जा सकता है, और यंत्र अधिगम इसे पहले ही रासायनिक प्रयोगशालाओं में अपना स्थान मिल चुका है।

शोधकर्ताओं ने क्या खोजा लॉज़ेन के संघीय पॉलिटेक्निकहालाँकि, इसमें रासायनिक अनुसंधान में पूरी तरह से क्रांति लाने की क्षमता है: GPT -3, यह "नेचर मशीन इंटेलिजेंस" पर प्रकाशित अध्ययन का पहला शीर्षक था, यह हो सकता है "सीमित डेटा सेट से रासायनिक जांच के लिए आपको जो कुछ भी चाहिए".

हालाँकि मैं अधिकांश को नहीं जानता रासायनिक साहित्यजीपीटी-3 के संस्करण को टीम द्वारा पूर्ण किया गया बेरेंड स्मिथ इसने साबित कर दिया है कि यह पारंपरिक और महंगी तकनीकों से प्रतिस्पर्धा कर सकता है स्वचालित सीखने, रसायन विज्ञान के लिए एक पूरी तरह से नए दृष्टिकोण का नेतृत्व किया जो अनुसंधान के तरीके को हमेशा के लिए बदल सकता है।

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रसायन विज्ञान: GPT-3 हमारे शोध करने के तरीके को बदल सकता है
जीपीटी-3 जैसे बुनियादी एआई मॉडल रासायनिक अनुसंधान के तरीके को हमेशा के लिए बदल सकते हैं: ईपीएफएल अध्ययन (फोटो: एनवाटो)

शब्दों में रसायन विज्ञान: GPT-3 AI परीक्षण

एल 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पिछले कुछ समय से रासायनिक अनुसंधान में प्रवेश किया है:स्वचालित सीखनेविशेष रूप से, डेटा के आधार पर निर्णय लेने और बहुत सटीक भविष्यवाणियां करने की क्षमता के लिए वर्षों से इसकी अत्यधिक सराहना की गई है, जिसका उपयोग किया जा सकता है नई दवाओं के निर्माण के लिए भी.

हालाँकि, मशीन लर्निंग की आवश्यकता होती है बड़ी मात्रा में डेटा विश्वसनीय भविष्यवाणियाँ करना, जो रसायन विज्ञान में इतना स्पष्ट नहीं है: अक्सर उपलब्ध डेटा एल्गोरिदम के अभ्यास के लिए पर्याप्त नहीं होता है, इसलिए "लेबल" या पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की प्रभावशीलता इसके अधीन है गंभीर सीमाएँ.

इस प्रकार कुछ वैज्ञानिकEPFL उन्होंने सोचा GPT-3 की क्षमता का परीक्षण करें, प्रसिद्ध के आधार पर चैटजीपीटी एप्लिकेशन: "तथ्य यह है कि फाउंडेशन मॉडल ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए उन्हें स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया है”, हमने हाल ही में प्रकाशित अध्ययन में पढ़ानेचर मशीन इंटेलिजेंस', "हमें आश्चर्य हुआ कि क्या वे उन वैज्ञानिक प्रश्नों का उत्तर देने में भी सक्षम थे जिनका हमारे पास कोई उत्तर नहीं है".

चूँकि रासायनिक शोध में सबसे अधिक समस्याएँ हो सकती हैं शब्दों में व्यक्त किया गया, शोधकर्ताओं ने कुछ उत्तर देने के लिए इन विशाल मॉडलों को प्रशिक्षित करने के बारे में सोचा "रसायनज्ञ" प्रश्न जिन्हें जटिल का सहारा लिए बिना हल करना असंभव है सिमुलेशन और प्रयोग (उदाहरण के लिए: “अगर मैं अपने धातु-कार्बनिक ढांचे में धातु को बदल दूं, तो क्या यह पानी में स्थिर रहेगा?")।

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GPT-3 रासायनिक अनुसंधान को सरल बना सकता है
GPT-3 जैसे मॉडल से पूछताछ करने में सक्षम होने का मतलब है कि वर्षों से वैज्ञानिकों द्वारा एकत्र किए गए ज्ञान का बेहतर उपयोग करने में सक्षम होना (फोटो: एनवाटो)

रसायन विज्ञान: असंभव उत्तरों के लिए एक उन्नत GPT-3

कुछ प्रारंभिक संदेह के सुझाव के विपरीत, ईपीएफएल शोधकर्ताओं द्वारा विकसित विधि सीधे जीपीटी-3 रसायन विज्ञान के बारे में प्रश्न नहीं पूछती है। “GPT-3 अधिकांश रासायनिक साहित्य से परिचित नहीं है, इसलिए यदि हम ChatGPT से एक रासायनिक प्रश्न पूछते हैं, तो उत्तर आम तौर पर विकिपीडिया पर पाए जाने वाले उत्तरों तक ही सीमित होते हैं।", वो समझाता है केविन माईक जाब्लोंका, अध्ययन के प्रमुख लेखक।

"बजाय”, जाब्लोंका बताते हैं, “हम एक छोटे डेटासेट के साथ अनुकूलित GPT-3 प्रश्नों और उत्तरों में परिवर्तित हो गया, और हमें एक नया मॉडल मिला जो बहुत सटीक रासायनिक जानकारी प्रदान कर सकता है".

तथाकथित फ़ाइन-ट्यूनिंग के दौरान, शोधकर्ताओं ने GPT-3 को एक क्यूरेटेड सूची प्रदान की प्रश्न एवं उत्तर: "उदाहरण के लिए, उच्च एन्ट्रॉपी मिश्र धातुओं के लिए, यह जानना महत्वपूर्ण है कि क्या मिश्र धातु एक ही चरण में होती है या उसके कई चरण होते हैं", वह बताते हैं बेरेंड स्मिथ, ईपीएफएल के स्कूल ऑफ बेसिक साइंसेज में केमिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर।

स्मिट बताते हैं कि इस तरह की समस्या को प्रश्नों और उत्तरों की एक क्यूरेटेड सूची में अनुवादित किया जाता है जैसे "डी = 'द क्या यह एकल चरण है?' आर= 'हां/नहीं' "।

"साहित्य में हमें कई मिश्रधातुएँ मिलीं जिनका उत्तर ज्ञात है, और हमने इस डेटा का उपयोग GPT-3 विकसित करने के लिए किया", स्मिट जारी है,"हमें जो मिला वह एक परिष्कृत एआई मॉडल है जिसे केवल इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए प्रशिक्षित किया गया है हां या ना".

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GPT-3 रसायन विज्ञान में विशेषज्ञता और क्रांति ला सकता है
लॉज़ेन के संघीय पॉलिटेक्निक द्वारा किया गया एक अध्ययन विभिन्न कार्यों की जांच करता है: वर्गीकरण से (एक अणु, एक सामग्री या एक प्रतिक्रिया का पाठ्य प्रतिनिधित्व दिया गया) प्रतिगमन तक (फोटो: जाब्लोंका, केएम, श्वालर, पी., ओर्टेगा-ग्युरेरो, ए. एट अल। भविष्य कहनेवाला रसायन विज्ञान के लिए बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाना, नेट मच इंटेल, 2024)

शोधकर्ताओं की दिनचर्या में GPT-3 जैसे बुनियादी मॉडल

"उन्नत" मॉडल, अपेक्षाकृत कम प्रश्नों और उत्तरों के साथ प्रशिक्षित, सही ढंग से हल किया गया 95 प्रतिशत से अधिक मुद्दे बहुत भिन्न रासायनिक समस्याओं पर, अक्सर उस कार्य के लिए विशेष रूप से प्रोग्राम किए गए मशीन लर्निंग मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

"मुद्दा यह है कि यह साहित्य खोज करने जितना आसान है", स्मिट बताते हैं,"जो हालांकि कई रासायनिक समस्याओं के साथ काम करता है". इसके अलावा, केविन माईक जाब्लोंका द्वारा विकसित दृष्टिकोण है असाधारण रूप से तेज़ और पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, किसी विशिष्ट कौशल की आवश्यकता नहीं होती है यंत्र अधिगम.

इस अध्ययन के निहितार्थ निर्णायक हो सकते हैं: "जैसे प्रश्न तैयार करने की संभावना"इस [रेसिपी] से तैयार किए गए [रसायन] की उपज क्या है?"और एक प्राप्त करें सटीक उत्तर तरीके में क्रांति ला सकता है रासायनिक अनुसंधान योजनाबद्ध एवं प्रबंधित है।

जैसा कि अध्ययन में कहा गया है, "GPT-3 जैसे बुनियादी मॉडल से पूछताछ करने में सक्षम होना इन मौलिक मॉडलों में एन्कोड किए गए सामूहिक ज्ञान का उपयोग करके एक शोध परियोजना शुरू करने या पूर्वानुमानित गतिविधियों के लिए आधार रेखा प्रदान करने के लिए एक नियमित तरीका बन सकता है।इ"।

"यह हमारे रसायन शास्त्र करने के तरीके को बदल देगा”, प्रोफेसर स्मिट स्पष्ट रूप से टिप्पणी करते हैं।

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GPT-3 के साथ रासायनिक अनुसंधान: अध्ययन
भविष्य में हम एआई से यह पूछने में सक्षम हो सकते हैं कि एक निश्चित नुस्खा का उपयोग करके किसी दिए गए रासायनिक उत्पाद की उपज क्या है, और यह साहित्य खोज करने जितना आसान होगा (फोटो: एनवाटो)

GPT-3 "सिर्फ" एक उपकरण है: अनुसंधान जारी है

अध्ययन के नतीजे एक गैर-माध्यमिक प्रश्न उठाते हैं: यह कैसे संभव है कि ए प्राकृतिक भाषा मॉडल, रसायन विज्ञान में किसी विशिष्ट प्रशिक्षण के बिना, हो सकता है विशेष रूप से प्रोग्राम किए गए मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक?

"हमारे ज्ञान के आधार पर”, हमने अखबार में पढ़ा, “इस प्रश्न का कोई कठोर उत्तर नहीं है".

तथ्य यह है कि पूरी तरह से काल्पनिक रासायनिक अभ्यावेदन का उपयोग करके भी बहुत आशाजनक परिणाम प्राप्त होते हैं, यह दर्शाता है कि ये बुनियादी मॉडल "किसी भी पाठ से सहसंबंध निकालने के लिए बहुत उपयुक्त है".

Ma खोज अभी शुरू हुई है. जैसा कि शोधकर्ता बताते हैं, तथ्य यह है कि GPT-3 उन सहसंबंधों की पहचान करता है जिनका पूर्वानुमान लगाने के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया जा सकता है इसका मतलब यह नहीं है कि सहसंबंध हमेशा महत्वपूर्ण होते हैं या कारण-प्रभाव संबंधों से जुड़ा हुआ है।

फिलहाल, शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला है, GPT-3 "यह सिर्फ एक उपकरण है जो हमें उस ज्ञान का अधिक कुशलता से उपयोग करने की अनुमति देता है जो वैज्ञानिकों ने वर्षों से एकत्र किया है".

यह अभी भी है: "अगला कदम इन सहसंबंधों की पहचान करने और अंततः गहरी समझ हासिल करने के लिए जीपीटी-3 का उपयोग करना होगा".

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तथ्य यह है कि GPT-3 उन सहसंबंधों की पहचान करता है जिनका पूर्वानुमान लगाने के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया जा सकता है, इसका मतलब यह नहीं है कि सहसंबंध हमेशा महत्वपूर्ण होते हैं या कारण-और-प्रभाव संबंधों से जुड़े होते हैं: अनुसंधान अभी शुरू हो रहा है (फोटो: एनवाटो)