대규모 언어 모델이 과학적 발견에 미치는 영향: GPT-4를 활용한 예비 연구

초록

최근 몇 년간 자연어 처리 분야에서 획기적인 발전이 이루어져 강력한 대규모 언어 모델(LLMs)이 등장했으며, 이 모델들은 자연어 이해, 생성, 번역은 물론 언어 처리 영역을 넘어선 다양한 작업에서도 놀라운 역량을 보여주고 있습니다. 본 보고서에서는 최첨단 언어 모델인 GPT-4를 중심으로 과학적 발견의 맥락에서 LLMs의 성능을 심층적으로 분석합니다. 우리의 연구는 신약 개발, 생물학, 계산 화학(밀도 범함수 이론(DFT) 및 분자 동역학(MD)), 소재 설계, 편미분 방정식(PDE) 등 다양한 과학 분야를 아우릅니다. GPT-4를 과학적 작업에 평가하는 것은 다양한 연구 분야에서의 잠재력을 발견하고, 도메인 특화 전문성을 검증하며, 과학적 진전을 가속화하고, 자원 할당을 최적화하며, 미래 모델 개발을 안내하고, 학제간 연구를 촉진하는 데 중요합니다. 우리의 탐구 방법론은 주로 전문가 주도의 사례 평가로 구성되며, 이는 모델이 복잡한 과학적 개념과 관계를 이해하는 데 대한 질적 통찰을 제공합니다. 또한 때때로 벤치마크 테스트를 통해 모델이 잘 정의된 도메인 특화 문제를 해결하는 능력을 정량적으로 평가합니다. 우리의 예비 탐구 결과, GPT-4는 복잡한 문제 해결 및 지식 통합 작업을 다루는 데 있어 유망한 잠재력을 보여주며 다양한 과학적 응용 분야에서의 가능성을 입증했습니다. 전반적으로 우리는 GPT-4의 지식 기반, 과학적 이해, 과학적 수치 계산 능력, 그리고 다양한 과학적 예측 능력을 평가합니다.

English

In recent years, groundbreaking advancements in natural language processing have culminated in the emergence of powerful large language models (LLMs), which have showcased remarkable capabilities across a vast array of domains, including the understanding, generation, and translation of natural language, and even tasks that extend beyond language processing. In this report, we delve into the performance of LLMs within the context of scientific discovery, focusing on GPT-4, the state-of-the-art language model. Our investigation spans a diverse range of scientific areas encompassing drug discovery, biology, computational chemistry (density functional theory (DFT) and molecular dynamics (MD)), materials design, and partial differential equations (PDE). Evaluating GPT-4 on scientific tasks is crucial for uncovering its potential across various research domains, validating its domain-specific expertise, accelerating scientific progress, optimizing resource allocation, guiding future model development, and fostering interdisciplinary research. Our exploration methodology primarily consists of expert-driven case assessments, which offer qualitative insights into the model's comprehension of intricate scientific concepts and relationships, and occasionally benchmark testing, which quantitatively evaluates the model's capacity to solve well-defined domain-specific problems. Our preliminary exploration indicates that GPT-4 exhibits promising potential for a variety of scientific applications, demonstrating its aptitude for handling complex problem-solving and knowledge integration tasks. Broadly speaking, we evaluate GPT-4's knowledge base, scientific understanding, scientific numerical calculation abilities, and various scientific prediction capabilities.

대규모 언어 모델이 과학적 발견에 미치는 영향: GPT-4를 활용한 예비 연구

The Impact of Large Language Models on Scientific Discovery: a Preliminary Study using GPT-4

초록

Support