Uni-SMART : Transformeur Universel d'Analyse et de Recherche Multimodale en Sciences

Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer

March 15, 2024

Auteurs: 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

Résumé

Dans la recherche scientifique et ses applications, l'analyse de la littérature scientifique est cruciale car elle permet aux chercheurs de s'appuyer sur les travaux d'autrui. Cependant, la croissance rapide des connaissances scientifiques a entraîné une augmentation massive des articles académiques, rendant l'analyse approfondie de la littérature de plus en plus difficile et chronophage. L'émergence des modèles de langage de grande envergure (LLMs) a offert une nouvelle manière de relever ce défi. Connus pour leurs fortes capacités en résumé de textes, les LLMs sont perçus comme un outil potentiel pour améliorer l'analyse de la littérature scientifique. Cependant, les LLMs existants ont leurs propres limites. La littérature scientifique inclut souvent une large gamme d'éléments multimodaux, tels que des structures moléculaires, des tableaux et des graphiques, qui sont difficiles à comprendre et à analyser pour les LLMs axés sur le texte. Ce problème souligne le besoin urgent de nouvelles solutions capables de comprendre et d'analyser pleinement le contenu multimodal dans la littérature scientifique. Pour répondre à cette demande, nous présentons Uni-SMART (Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer), un modèle innovant conçu pour une compréhension approfondie de la littérature scientifique multimodale. Grâce à une évaluation quantitative rigoureuse dans plusieurs domaines, Uni-SMART démontre une performance supérieure aux principaux LLMs axés sur le texte. De plus, notre exploration s'étend à des applications pratiques, incluant la détection de contrefaçon de brevets et l'analyse nuancée de graphiques. Ces applications mettent non seulement en lumière l'adaptabilité d'Uni-SMART, mais aussi son potentiel à révolutionner la manière dont nous interagissons avec la littérature scientifique.

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.