文章概要:
1. UC伯克利团队用ChatGPT生成大型数据集,研究应对气候变化用的金属有机框架(MOF)。
2. 通过“提示工程”,ChatGPT提取论文数据达95%准确率。
3. 研究表明,ChatGPT可加速化学等科学领域的研究与发现。
加州大学伯克利分校的一组研究人员成功使用ChatGPT生成了大规模数据集,以研究在应对气候变化中有用的金属有机框架(MOF)材料。
根据发表在《美国化学学会志》的一项研究显示,ChatGPT的应用可以快速收集金属有机框架的数据,从而加速相关研究。金属有机框架是高孔隙度的材料,可用于缓解水资源短缺和空气污染等问题。
为了使ChatGPT生成准确相关的信息,研究人员编写提示词,实现结构化输出,同时通过只让语言模型引用论文内容来减少幻觉。他们为ChatGPT提供了从228篇相关科学论文中提取、清理和组织文本段落的指示和上下文信息。
结果令人印象深刻:ChatGPT在提取金属有机框架数据方面,仅用一个小时完成了本科生数年的工作,达到了95%的准确率。
使用ChatGPT允许化学家在不需要编程技能的情况下处理大量数据,从而加速他们的研究。这可能会加速金属有机框架领域的发现,为应对气候变化节省宝贵时间。
研究还表明,这种方法可应用于化学的其他领域,展示了人工智能如何加速科学研究。
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