ワシントン大学とアレン人工知能研究所の
研究チームは、科学者が最新研究の情報収集を
行う負担を軽減するため、ユーザーのクエリに応じて
関連する論文を見つけ出し、その内容に基づいた
回答を生成してくれるという、科学文献の調査に
特化したAIモデル「OpenScholar」をリリース。
研究チームが科学的な質問の新しいベンチマークである
「OpenScholarQABench」を用いて、
MetaのLlama-3-8BやGPT-4oなどの
大規模言語モデルとOpenScholarの性能を
比較した結果とは？
また、実際にデモ用のウェブ版OpenScholarを
使った様子など詳しくはリンク記事でご確認ください。
リンク先の記事には、「OpenScholar」のURLも
掲載されています。
科学論文の調査に特化したAIモデル「OpenScholar」がベンチマークでGPT-4oを上回る、科学研究の大幅な効率化に期待 – GIGAZINE
近年は生命分子の構造と相互作用を予測するAIモデル「AlphaFold 3」がリリースされたり、「ChatGPTのおかげで論文を読む手間が99％減った」と研究者が報告したりするなど、科学研究におけるAIの活用はますます重要なものになっています。新たに、ワシントン大学とアレン人工知能研究所の研究チームが、科学文献の調査に特化したAIモデル「OpenScholar」をリリースしました。
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