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GPT-3 可以改变化学分析，使其更快、更方便
人工智能正在成为化学研究的关键工具，提供新方法来解决传统方法无法处理的复杂问题。机器学习使用算法和统计模型来做出数据驱动的决策并执行任务，在化学领域的应用越来越多。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）人工智能正在成为化学研究的关键工具，提供新方法来解决传统方法无法处理的复杂问题。机器学习使用算法和统计模型来做出数据驱动的决策并执行任务，在化学领域的应用越来越多。
但为了做出可靠的预测，机器学习还需要大量数据，而这些数据在化学研究中并不总是可用。小型化学数据集根本无法提供足够的信息来训练算法，从而限制了其有效性。
在一项新研究中，EPFL Berend Smith 团队的科学家在 GPT-3 等大型语言模型中找到了解决方案。这些模型经过大量文本的预先训练，并以其在理解和生成类人文本方面的广泛能力而闻名。 GPT-3 是更流行的 ChatGPT 的基础。
这项研究发表在《自然机器智能》杂志上，提出了一种大大简化化学分析的新方法。
已发布“GPT-3 不熟悉大多数化学文献，因此，如果我们向 ChatGPT 询问化学问题，答案通常仅限于维基百科上可以找到的内容，”该研究的首席科学家 Kevin Jablonka 说，“相反。 ，我们通过将一小组数据转换为问题和答案来调整 GPT-3，创建一个能够产生准确化学推论的新模型。”
此过程涉及提交 GPT-3 精选的问题和答案列表。 “例如，对于高熵合金，重要的是要知道合金是单相还是多相，”史密斯说，“我们在文献中发现了许多已知答案的合金，并使用了它。因此，“我们拥有一个先进的人工智能模型，经过训练后只能用‘是’或‘否’来回答这个问题。”