HoneyComb: A Flexible LLM-Based Agent System for Materials Science
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of specialized large language models (LLMs) has shown promise in addressing complex tasks in materials science.Many LLMs, however, often struggle with the distinct complexities of materials science tasks, such as computational challenges, and rely heavily on outdated implicit knowledge, leading to inaccuracies and hallucinations.To address these challenges, we introduce HoneyComb, the first LLM-based agent system specifically designed for materials science.HoneyComb leverages a reliable, high-quality materials science knowledge base (MatSciKB) and a sophisticated tool hub (ToolHub) tailored specifically for materials science to enhance its reasoning and computational capabilities.MatSciKB is a curated, structured knowledge collection based on reliable literature, while ToolHub employs an Inductive Tool Construction method to generate, decompose, and refine API tools for materials science.Additionally, HoneyComb leverages a retriever module that adaptively selects the appropriate knowledge source or tools for specific tasks, thereby ensuring accuracy and relevance.Our results demonstrate that HoneyComb significantly outperforms baseline models across various tasks in materials science, effectively bridging the gap between current LLM capabilities and the specialized needs of this domain.Furthermore, our adaptable framework can be easily extended to other scientific domains, highlighting its potential for broad applicability in advancing scientific research and applications.The code is available.1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».