SynAsk：在有机合成中释放大语言模型的力量
化学物理
2024-06-17 v2 生物大分子
摘要
自然语言处理 (NLP) 领域见证了随着大语言模型 (LLM) 的出现发生的变革性转变，这些模型正在革命性地改变各种语言任务和应用，并通过将 LLM 集成到特定领域来增强其针对特定应用的能力。值得注意的是，NLP 在有机化学领域取得了重要进展，尤其是在预测合成任务方面，为开发针对有机化学领域的 LLM 铺平了道路。本文中，我们介绍了由 AIChemEco Inc. 开发的 SynAsk，这是一个综合性的有机化学领域特定 LLM 平台。通过对 LLM 进行领域特定微调并将其与思维链方法相集成，SynAsk 可无缝访问我们的知识库和先进化学工具，以问答格式使用。包括功能如基础化学知识库、分子信息检索、反应性能预测、反向合成预测、化学文献获取等。这种新方法将微调技术与外部资源集成相结合，产生一个面向有机化学领域的模型，旨在促进该领域的研究与发现。通过 http://synask.aichemeco.com 可访问，SynAsk 代表了在合成应用中利用 NLP 的重要进展。
引用
@article{arxiv.2406.04593,
title = {SynAsk: Unleashing the Power of Large Language Models in Organic Synthesis},
author = {Chonghuan Zhang and Qianghua Lin and Biwei Zhu and Haopeng Yang and Xiao Lian and Hao Deng and Jiajun Zheng and Kuangbiao Liao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.04593},
year = {2024}
}