EPFL зазначила, що «ці інструменти знижують ймовірність появи «галюцинацій» у її роботі».
Науковці зі Швейцарії та США з’ясували, що великі мовні нейромережі можна навчити розв’язувати великий набір завдань у галузі органічної хімії, якщо вбудувати в них набір із кількох алгоритмів, якими користуються професійні хіміки у своїй роботі. Ця система ШІ успішно синтезувала репелент від комах і кілька каталізаторів, повідомляє Psyh.org з посиланням на пресслужбу Федеральної політехнічної школи Лозанни (EPFL).
«Наша система схожа за принципами своєї роботи на те, як поводиться експерт у своїй галузі, що має доступ до калькулятора і спеціалізованих баз даних. Уміння користуватися цими інструментами й наявність доступу до них не тільки підвищує ефективність роботи експерта, а й допомагає робити менше помилок. У випадку з нейромережею ці інструменти знижують ймовірність появи «галюцинацій» у її роботі», – пояснив науковий співробітник EPFL Андрес Бран, чиї слова наводить пресслужба вишу.
Цей підхід, як зазначають Бран і його колеги, дає змогу ліквідувати головний недолік уже наявних великих мовних нейромереж – їхню нездатність коректно оперувати науковими даними та вирішувати тривіальні завдання. Зокрема, системи ШІ з сімейства GPT не здатні точно перемножувати числа, а також візуалізувати молекули речовин, спираючись на їхні назви або формули.
Для розв’язання цієї проблеми вчені вбудували в одну з популярних великих мовних моделей набір алгоритмів і віртуальних інструментів, якими хіміки користуються для пошуку патентів і публікацій за темами, які їх цікавлять, оцінювання маси й схожості речовин, що вивчаються, підготовки плану із синтезу певних молекул і розв’язання інших тривіальних і рутинних завдань.
Подальші перевірки її роботи засвідчили, що нова система ШІ, яка отримала ім’я ChemCrow, значно перевершувала GPT-4 у точності прогнозів і припускалася меншої кількості помилок у роботі. За її допомогою вченим вдалося синтезувати популярний репелент від комах DEET, а також три каталізатори, що прискорюють реакції за участю органічних сполук сірки.
Крім того, вчені використовували ChemCrow для створення сполуки, якої раніше не існувало, з-поміж хромофор, органічних молекул, здатних поглинати ультрафіолетове випромінювання з довжиною хвилі в 369 нанометрів. Такі успіхи, на думку Брана і його колег, дають змогу використовувати створену ними систему ШІ як віртуального помічника для хіміка-професіонала, який зможе значно прискорити його роботу і позбавити від рутини.
Про великі мовні нейромережі
Так звані великі мовні нейромережі (LLM) являють собою складно влаштовані системи ШІ, які було навчено на великій кількості нерозміченого тексту, що мають мільярди параметрів. Завдяки особливостям процесу їхнього навчання та архітектури вони здатні розв’язувати дуже широкий перелік завдань і при цьому демонструвати значні загальні знання про світ. До їх числа належать системи ChatGPT, Claude, LLaMA та інші схожі на них нейромережі.