نشر نموذج Puke الكيميائي الكبير بنقرة واحدة ChemLLM-7B-chat Demo

مقدمة البرنامج التعليمي

هذا البرنامج التعليمي هو عرض توضيحي لنشر ChemLLM-7B-Chat بنقرة واحدة. كل ما عليك فعله هو استنساخ الحاوية وبدء تشغيلها ونسخ عنوان API الناتج مباشرةً لتجربة استنتاج النموذج.

ChemLLM-7B-Chat هو أول نموذج لغوي مفتوح المصدر واسع النطاق للكيمياء والعلوم الجزيئية "Puke Chemistry (ChemLLM)" مفتوح المصدر بواسطة مختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي (مختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي) في عام 2024، تم بناؤه على InternLM-2. نتائج الورقة ذات الصلة هيChemLLM: نموذج اللغة الكيميائية الكبيرة".

بالاعتماد على القدرات المتعددة اللغات الممتازة لنموذج Shusheng·PuYu 2.0 الأساسي، تتمتع Puke Chemistry، بعد التدريب على المعرفة الكيميائية المهنية، أيضًا بقدرات ترجمة صينية-إنجليزية ممتازة في الكيمياء، والتي يمكن أن تساعد الباحثين الكيميائيين في التغلب على الحواجز اللغوية، وترجمة المصطلحات الخاصة في الأدبيات الكيميائية بدقة، واكتساب المزيد من المعرفة الكيميائية.

بالإضافة إلى ذلك، قام فريق البحث أيضًا بفتح المصدر مجموعة بيانات ChemData700K، الإصدارات الصينية والإنجليزية لمجموعة بيانات ChemPref-10K، مجموعة بيانات C-MHChemو مجموعة بيانات معيار تقييم القدرات الكيميائية ChemBench4K.

يوضح الشكل أدناه ملخصًا لورقة بحثية ترجمها Pu Ke Chemistry ونشرت في مجلة Nature Chemistry في 16 يناير 2024.

بالإضافة إلى التدريب على المعرفة الكيميائية المهنية، تقوم شركة Puke Chemistry أيضًا بإجراء تعليم المعرفة في المدارس الإعدادية والثانوية. عند الإجابة على أسئلة الكيمياء في المرحلة الإعدادية والثانوية، لا يمكنك فقط تقديم الإجابة، بل يمكنك أيضًا تقديم تفسير محدد. الشكل التالي يوضح مثالاً:

نشر خطوة الاستدلال

لقد قام هذا البرنامج التعليمي بنشر النموذج والبيئة. يمكنك استخدام النموذج الكبير مباشرةً للحوار المنطقي وفقًا لإرشادات البرنامج التعليمي. البرنامج التعليمي المحدد هو كما يلي:

1. تكوين النموذج

بعد تكوين الموارد، قم بتشغيل الحاوية وانقر فوق الرابط الموجود في عنوان API للدخول إلى واجهة العرض التوضيحي (نظرًا لأن النموذج يحتاج إلى التحميل بعد بدء تشغيل الحاوية بنجاح، يستغرق الأمر حوالي نصف دقيقة لفتح صفحة الويب)

2. افتح الواجهة

بعد انتظار قصير، يمكنك رؤية واجهة النموذج ثم البدء في التواصل مع النموذج. يمكنك إدخال سؤال نموذجي أو سؤال خاص بك.

3. تعديل المعلمات

هناك أيضًا معلمات متعددة في النموذج يمكن تعديلها. في:

• درجة الحرارة: تستخدم لضبط عشوائية النص الناتج. كلما انخفضت القيمة، زادت احتمالية اختيار النموذج للكلمات ذات الاحتمالية الأعلى، مما يؤدي إلى نص أكثر قابلية للتنبؤ. كلما زادت القيمة، زادت احتمالية استكشاف النموذج للكلمات باحتمالية أقل، مما يؤدي إلى نص أكثر تنوعًا ولكن قد يؤدي إلى أخطاء أكثر.
• الحد الأقصى للرموز الجديدة: يحدد الحد الأقصى لعدد الكلمات التي يمكن للنموذج إنشاؤها عند إنشاء نص. من خلال تحديد عدد الكلمات التي يتم إنشاؤها، يمكنك التحكم في طول الناتج ومنع إنشاء نص طويل جدًا أو قصير جدًا.

يمكنك تعديل المعلمات وفقًا لاحتياجاتك.