Uni-SMART: Universele Wetenschappelijke Multimodale Analyse en Onderzoek Transformer

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

Samenvatting

In wetenschappelijk onderzoek en de toepassing ervan is de analyse van wetenschappelijke literatuur van cruciaal belang, omdat het onderzoekers in staat stelt voort te bouwen op het werk van anderen. De snelle groei van wetenschappelijke kennis heeft echter geleid tot een enorme toename van wetenschappelijke artikelen, waardoor diepgaande literatuuranalyse steeds uitdagender en tijdrovender wordt. De opkomst van Large Language Models (LLMs) biedt een nieuwe manier om deze uitdaging aan te pakken. LLMs, bekend om hun sterke vaardigheden in het samenvatten van teksten, worden gezien als een potentieel hulpmiddel om de analyse van wetenschappelijke literatuur te verbeteren. Bestaande LLMs hebben echter hun eigen beperkingen. Wetenschappelijke literatuur omvat vaak een breed scala aan multimodale elementen, zoals moleculaire structuren, tabellen en grafieken, die moeilijk te begrijpen en te analyseren zijn voor tekstgerichte LLMs. Dit probleem onderstreept de dringende behoefte aan nieuwe oplossingen die multimodale inhoud in wetenschappelijke literatuur volledig kunnen begrijpen en analyseren. Om aan deze vraag te voldoen, presenteren we Uni-SMART (Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer), een innovatief model ontworpen voor diepgaand begrip van multimodale wetenschappelijke literatuur. Door rigoureuze kwantitatieve evaluatie in verschillende domeinen, toont Uni-SMART superieure prestaties ten opzichte van toonaangevende tekstgerichte LLMs. Bovendien strekt ons onderzoek zich uit tot praktische toepassingen, waaronder het detecteren van patentinbreuken en de genuanceerde analyse van grafieken. Deze toepassingen benadrukken niet alleen de aanpassingsvermogen van Uni-SMART, maar ook het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in hoe we omgaan met wetenschappelijke literatuur.

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.