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Enregistrement W4385671288 · doi:10.1039/d3dd00113j

14 examples of how LLMs can transform materials science and chemistry: a reflection on a large language model hackathon

2023· article· en· W4385671288 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDigital Discovery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNCCR CatalysisCenter for Hierarchical Materials DesignFédération Wallonie-BruxellesHigh Energy PhysicsFrancis Crick InstituteNational Institute of General Medical SciencesGrantham Foundation for the Protection of the EnvironmentEngineering and Physical Sciences Research CouncilConsejo Superior de Investigaciones CientíficasNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilNational Institute of Standards and TechnologyOffice of ScienceH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgencia Estatal de InvestigaciónCancer Research UKWellcome TrustU.S. Department of EnergyEuropean CommissionEsperantic Studies FoundationHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Science FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Commerce
Mots-clésReflection (computer programming)Computer scienceChemistryNanotechnologyMaterials scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the findings of a hackathon focused on exploring the diverse applications of large language models in molecular and materials science.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle