Uni-SMART: Universeller Wissenschaftlicher Multimodaler Analyse- und Forschungstransformator

Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer

March 15, 2024

Autoren: Hengxing Cai, Xiaochen Cai, Shuwen Yang, Jiankun Wang, Lin Yao, Zhifeng Gao, Junhan Chang, Sihang Li, Mingjun Xu, Changxin Wang, Hongshuai Wang, Yongge Li, Mujie Lin, Yaqi Li, Yuqi Yin, Linfeng Zhang, Guolin Ke

cs.AI

Zusammenfassung

In wissenschaftlicher Forschung und ihrer Anwendung ist die Analyse wissenschaftlicher Literatur entscheidend, da sie es Forschern ermöglicht, auf den Arbeiten anderer aufzubauen. Jedoch hat das schnelle Wachstum des wissenschaftlichen Wissens zu einem massiven Anstieg wissenschaftlicher Artikel geführt, was eine eingehende Literaturanalyse zunehmend herausfordernd und zeitaufwändig macht. Das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) hat einen neuen Ansatz geboten, um dieser Herausforderung zu begegnen. Bekannt für ihre starken Fähigkeiten zur Zusammenfassung von Texten, werden LLMs als potentielles Werkzeug zur Verbesserung der Analyse wissenschaftlicher Literatur angesehen. Allerdings haben bestehende LLMs ihre eigenen Grenzen. Wissenschaftliche Literatur umfasst oft eine Vielzahl multimodaler Elemente, wie molekulare Strukturen, Tabellen und Diagramme, die für textbasierte LLMs schwer zu verstehen und zu analysieren sind. Dieses Problem verdeutlicht den dringenden Bedarf an neuen Lösungen, die multimodale Inhalte in wissenschaftlicher Literatur vollständig verstehen und analysieren können. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, präsentieren wir Uni-SMART (Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer), ein innovatives Modell, das für ein tiefgreifendes Verständnis multimodaler wissenschaftlicher Literatur entwickelt wurde. Durch eine rigorose quantitative Evaluierung in mehreren Bereichen zeigt Uni-SMART eine überlegene Leistung im Vergleich zu führenden textbasierten LLMs. Darüber hinaus erstreckt sich unsere Erkundung auf praktische Anwendungen, einschließlich der Erkennung von Patentverletzungen und der nuancierten Analyse von Diagrammen. Diese Anwendungen heben nicht nur die Anpassungsfähigkeit von Uni-SMART hervor, sondern auch sein Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit wissenschaftlicher Literatur interagieren.

English

In scientific research and its application, scientific literature analysis is crucial as it allows researchers to build on the work of others. However, the fast growth of scientific knowledge has led to a massive increase in scholarly articles, making in-depth literature analysis increasingly challenging and time-consuming. The emergence of Large Language Models (LLMs) has offered a new way to address this challenge. Known for their strong abilities in summarizing texts, LLMs are seen as a potential tool to improve the analysis of scientific literature. However, existing LLMs have their own limits. Scientific literature often includes a wide range of multimodal elements, such as molecular structure, tables, and charts, which are hard for text-focused LLMs to understand and analyze. This issue points to the urgent need for new solutions that can fully understand and analyze multimodal content in scientific literature. To answer this demand, we present Uni-SMART (Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer), an innovative model designed for in-depth understanding of multimodal scientific literature. Through rigorous quantitative evaluation across several domains, Uni-SMART demonstrates superior performance over leading text-focused LLMs. Furthermore, our exploration extends to practical applications, including patent infringement detection and nuanced analysis of charts. These applications not only highlight Uni-SMART's adaptability but also its potential to revolutionize how we interact with scientific literature.