最新科學大模型浦科化學（ChemLLM），發布即開源！
這是上海 AI 實驗室最新開源成果，它基于書生 · 浦語 2.0 強大的基座模型能力，通過注入海量化學專業數據，使大模型獲得理解和處理化學相關專業任務的知識與能力。
值得一提的是，在獲得化學能力同時，大模型的數理學科及推理能力還得到增強。
目前該模型支持免費商用。
化學領域超越 ChatGPT
浦科化學具備專業的化學知識能力。
可以精準翻譯研究論文中的各種專業名詞：
還能回答高中化學試題，并給出解釋。
在多項測試中，浦科化學的表現都大幅超過其他模型。
研究人員通過 3 個任務來測試模型專業能力：
分子名稱轉換
分子性質預測
反應産物預測
這些任務分别涉及化學物質的表示、性質和轉化，是化學研究的基礎和核心。
分子名稱轉換要求模型能夠在不同分子表示方式之間進行準确轉換，如 SMILES、IUPAC 名稱、分子式等。
分子性質預測方面，要求模型能根據分子的結構和組成，預測其化學性質，如沸點、密度、溶解度等。
反應産物預測方面，要求模型能根據給定的反應物和反應條件預測反應産物的結構。
結果顯示，浦科化學在這三項任務上均表現出色，分别獲得 22.0、49.0 和 7.0 的分數，遠超過其他同規模模型的水平，并超越了 GPT-3.5，證明浦科化學在理解和處理化學知識方面具備強大能力。
泛理科能力湧現
在化學能力提升的同時，浦科化學在數學、物理及推理方面的能力也都得到提升。
研究人員使用 MMLU（大規模多任務語言理解數據集）作爲測試集來評估浦科化學在通用場景下的性能，對語言模型的多項任務能力進行測試評估，并将浦科化學與其他同等規模的模型進行比較，以評估化學訓練數據對基礎模型的影響。
評測結果顯示，浦科化學在大學化學任務上得分爲 47.0，超越了所有其他模型。
研究人員發現，盡管沒有對浦科化學進行數學和物理學科的訓練，模型在大學數學、大學物理、STEM（科學、技術、工程和數學）類等相關領域上也獲得了最佳成績。
同時，浦科化學在形式邏輯任務上也達到了最高水平。
上述結果表明，當對大模型進行進行化學專業訓練時，其數理及推理能力也能得到增強。
有趣的是，浦科化學在道德場景、人文科學類、社會科學類等分項任務上也展現了優異的平均性能，這說明，對大模型進行專業某個學科的知識訓練，不僅不會讓大模型 " 分心 "，反而有助于其道德水平及一般任務水平的提升。
據了解，上海 AI for Science 團隊面向化學、物理、生命、地球等科學領域，通過深入研究各學科基礎理論，結合最新人工智能理論，探索 AI 驅動重大科學問題的研究範式，加速人工智能在化學、藥物研發、新材料、氣象等領域的滲透與落地。
其中，AI for Chemistry 方面的研究以語言模型爲核心，通過大模型連接智能化實驗設備，全方位提升實驗效率，從而實現化學研究的自動化和智能化。相關研究範式的創新，将助推科學發現速度，實現更大的社會效益。
未來，基于浦科化學模型，人工智能可爲化學研究提供智能化輔助，如化學合成路徑規劃、化學反應條件優化、實驗結果自動化分析等，從而提升化學研究的效率和質量。
開源地址：
https://huggingface.co/AI4Chem/ChemLLM-7B-Chat
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