小细节AI 搜索引擎再度进化？！
给这个 AI 一个主题，分分钟给你甩出一篇论文综述，而且还会自己提供论文引文。
又或者输入一个科学类的名词，AI 也能迅速生成这个名词专属的维基百科。
这个 AI 名叫 Galactica （简称：GAL），是最新开源的一个科学语言大模型，把 AI 转化为科学生产力。
并且还实现了学科“大一统”，数学、物理、计算机… 这个 AI 都能用。
模型刚一放出，就迅速引发网友热议，目前相关推文已有近 15 万浏览，累计点赞、转发、引用也已破五千。
Facebook 前技术官也出来为它来站台。
还有网友亲自体验了一把，写出来的文献综述“看起来相当不错”，甚至直呼：
下一步它是不是就能产生新想法了。
其实写文献综述和生产维基百科还只是 GAL 功能的一部分，除去这些，它还能回答一些专业问题、编写科学代码、注释分子和蛋白质……
具体效果如何，一起来看看吧～
可以作为科学生产的工具
提到科学生产力，就肯定离不开论文的查找，这不，GAL 帮你解决了。
它涵盖了五种科学学科：机器学习、数学、计算机科学、生物以及物理。
选择好学科，然后在左边框输入想要找的论文主题，右边 GAL 便会推荐最合适的论文以供阅读。
除了推荐论文之外，GAL 还有一个更加实用的功能：生成讲稿。
比如说要做个关于密度泛函理论（DFT）的 pre，又懒得写讲稿，直接 GAL 一下，分分钟搞定（手动狗头）。
GAL 还能够用来注释分子和蛋白质，如下就是 GAL 生成的 RDKit（可生成用于机器学习的分子描述符）操作手册。
在一些细节问题上，GAL 也狠狠拿捏了！
就比如说你看不懂一些复杂的数学公式和代码，没关系交给 GAL 来解决，它能直接给你翻译成大白话。
不仅如此，它还能实现数学公式和代码之间的相互转换，或者不同类型代码之间的转换。
更重要的是，他还有简化公式和查错功能。
怎么做到的？
GAL 能实现这么复杂的功能，就不得不提到它的训练数据集。
据官方消息，GAL 是在一个名为 NatureBook 的新型高质量科学数据集上进行训练的，这使模型能够使用科学术语、数学和化学公式以及源代码。
其中包括超过 4800 万篇论文、教科书和课堂讲稿，还有数百万计的化合物和蛋白质、科学网站以及百科全书等等。
除此之外，为了查找论文并规范化引用，GAL 的数据集中包含超过 3.6 亿条上下文引用和超过 5000 万条跨不同来源规范化的独特参考。
有了这么庞大的数据集之后，那接下来便面临两个问题。
第一个问题是如何管理这些高质量的数据集，实现这点，GAL 用了两步：
所有数据都以一种通用的标记格式进行处理，打通各种来源数据之间的壁垒。
预训练中包含用于特定任务的数据集，这就能保证在处理特定任务时能够更加专业。
还有一个问题是：如何设计界面交互？
首先就像上文提到的那样，GAL 能够支持不同类型的任务。
因此在设计界面交互时便对各种任务进行分类，不同的分类会支持不同的类型的数据。
既然 GAL 拥有高度管理和高质量的科学数据集，那和其他模型相比效果如何？
直接上数据！
推理方面，GAL 的优势脱颖而出，在数学 MMLU（大规模多任务语言理解）上，表现要优于 Chinchilla，数学方面，表现也优于 PalM 540B 和 GPT-3 175B。
尽管，GAL 并没有经过一般数据集的训练，但它在 BIG-bench 上的表现仍旧优于 BLOOM 和 OPT-175B。
看完之后是不是也心痒痒了，先码住再说！
传送门：
https://galactica.org/
参考链接：
[1]https://twitter.com/paperswithcode/status/1592546933679476736
[2]https://github.com/paperswithcode/galai
[3]https://galactica.org/static/paper.pdf
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：Pine
本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/654/242.htm]
