Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer

要約

科学研究とその応用において、科学文献分析は研究者が他の研究者らの研究を基礎にすることができるため、非常に重要です。
しかし、科学知識の急速な発展により学術論文が大幅に増加し、詳細な文献分析がますます困難になり、時間がかかるようになりました。
大規模言語モデル (LLM) の出現により、この課題に対処する新しい方法が提供されました。
LLM はテキストを要約する優れた能力で知られており、科学文献の分析を向上させる潜在的なツールとみなされています。
ただし、既存の LLM には独自の制限があります。
科学文献には、分子構造、表、チャートなど、多岐にわたる多様な要素が含まれることが多く、テキスト中心の LLM にとっては理解および分析が困難です。
この問題は、科学文献のマルチモーダルなコンテンツを完全に理解して分析できる新しいソリューションが緊急に必要であることを示しています。
この需要に応えるために、マルチモーダルな科学文献を深く理解するために設計された革新的なモデルである Uni-SMART (Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer) を紹介します。
いくつかのドメインにわたる厳密な定量的評価を通じて、Uni-SMART は主要なテキスト中心の LLM よりも優れたパフォーマンスを実証します。
さらに、私たちの探求は、特許侵害の検出やチャートの微妙な分析など、実用的なアプリケーションにまで及びます。
これらのアプリケーションは、Uni-SMART の適応性だけでなく、科学文献との関わり方に革命をもたらす可能性も強調しています。

要約(オリジナル)

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.

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