Стартап FutureHouse из Сан-Франциско представил LLM ether0, направленную на научные исследования.
Разработчики во главе с Сэмом Родригесом называют ether0 первой настоящей «моделью рассуждений», разработанной специально для решения научных задач. Это большая языковая модель, предназначена для решения задач в сфере химии. Обучение модели происходило путем прохождения теста из около 500 тыс. вопросов.
Выполняя инструкции на обычном английском, ether0 способна выводить химические формулы, в частности, те, которые удовлетворяют созданию фармацевтических препаратов. LLM имеет открытый исходный код и находится в общем доступе.
В отличие от предыдущих специализированных моделей, ether0 может отслеживать ход собственных рассуждений на простом английском и может давать ответы на сложные вопросы, которые обычно требуют глубоких рассуждений.
По словам химика из Йенского университета в Германии Кевина Яблонки, который уже попробовал поработать с ether0, эта модель способна делать значительные выводы относительно химических свойств, по которым не проходила специального обучения.
FutureHouse была запущена в 2023 году как некоммерческая организация, которую поддерживает бывший гендиректор Google Эрик Шмидт, с миссией ускорения научного процесса с помощью ИИ. В прошлом году компания выпустила продвинутого рецензента научной литературы и платформу агентов ИИ.
Эти агенты берут информацию из научной литературы и используют инструменты из сферы молекулярной химии с целью анализа данных и ответов на вопросы по созданию лекарств. Однако, как и большинство LLM, агенты принципиально ограничены объемом информации по химии, которая доступна в Интернете.
Для дальнейшего совершенствования ученые обратились к таким моделям рассуждений как китайская DeepSeek-R1. Эти модели способны «рефлексировать» и демонстрировать ход собственных рассуждений, который ведет их к тому или иному ответу. Исследователи FutureHouse взяли относительно небольшую LLM от французского стартапа Mistral AI, которая примерно в 25 раз меньше DeepSeek-R1 — достаточно компактную, чтобы работать на ноутбуке.
Вместо того, чтобы обучать модель по учебникам по химии и научным статьям, исследователи решили, что она может учиться путем прохождения тестов. Для этого были собраны лабораторные результаты из 45 научных статей по химии, в частности, по таким вопросам как молекулярная растворимость и запах. На основе этого было сформировано 5 тыс. 790 вопросов.
Базовую модель ether0 научили рассуждать вслух, ее попросили прочитать неправильные решения и цепочки рассуждений, сгенерированные DeepSeek-R1. Каждая из семи версий модели пыталась решить определенное подмножество вопросов по химии, получая подкрепляющие награды за правильные ответы. Затем исследователи объединили цепочки рассуждений из этих специализированных моделей в одну универсальную модель.
Производительность ether0 оценили с помощью ряда дополнительных вопросов, некоторые из них не были связаны с темами, которые были представлены в учебном курсе. Почти по всем направлениям ether0 превзошла такие модели как OpenAI GPT-4.1 и DeepSeek-R1.
При решении определенных типов задач ether0 почти вдвое превзошла точность по сравнению с конкурентами. Но поскольку ether0 может генерировать решения только в виде химических формул и реакций, сложно сравнивать ее производительность с другими моделями и людьми в независимых тестах.
По словам Сэма Родригеса, ключевая особенность, которую предоставляют эти модели рассуждений, заключается в том, что вы можете видеть, о чем они думают на протяжении всего процесса. Его команда обнаружила, что если позволить моделям рассуждать дольше, ответы становятся более точными, но менее разборчивыми, поскольку модели начинают смешивать несколько языков и придумывать новые слова. В результате разработчики решили ограничить время на рассуждения, отдав приоритет интерпретации в противовес точности.
В FutureHouse хотят максимально автоматизировать научный процесс в сфере химии, возложив на ИИ как генерацию идей, так и написание научных материалов. Однако большое количество других ученых выступает против этого, предупреждая, что это может существенно сузить круг научных исследований.
Началось? Самые умные модели ИИ OpenAI отказываются выключаться по прямому приказу
Источник: Nature
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: