O modelo de linguagem HoneyBee da Intel e Mila visa facilitar o desenvolvimento da ciência de materiais
Em Breve
Intel Labs e Mila-Quebec Artificial Intelligence Institute revelaram HoneyBee – um LLM em escala de bilhões de parâmetros para ciência de materiais.
Numa colaboração, Intel Labs e Mila-Quebec O Instituto de Inteligência Artificial revelou um avanço no campo da ciência dos materiais com o lançamento do Abelha – uma escala de bilhões de parâmetros modelo de linguagem (LLM) para ciência de materiais, que pode ajudar no desenvolvimento de ferramentas de IA para descoberta de materiais.
De acordo com o anúncio, a colaboração visa enfrentar desafios globais urgentes, como as alterações climáticas e a produção sustentável de semicondutores. Além disso, foi disponibilizado na plataforma AI e na comunidade de apoio – Abraçando o rosto.
“Estou muito entusiasmado com a IA para a ciência dos materiais! Parabéns Intel Corporation e Mila – Instituto de Inteligência Artificial de Quebec por lançarem o primeiro modelo de linguagem de código aberto em escala de bilhões de parâmetros especializado em ciência de materiais, alcançando desempenho de última geração no benchmark MatSci-NLP de código aberto!” disse Clem Delangue, cofundador e CEO da Hugging Face, em uma postagem no LinkedIn.
De acordo com Santiago Miret, cientista pesquisador de IA da Intel Labs, HoneyBee se destaca como o primeiro de código aberto modelo de linguagem em escala de bilhões de parâmetros projetado exclusivamente para ciência de materiais. Disponível na plataforma Hugging Face, chamou a atenção por alcançar desempenho de última geração no benchmark MatSci-NLP, reforçando seu potencial para remodelar o cenário da descoberta de materiais.
Intel Labs disse que o impacto do HoneyBee foi reconhecido no cenário acadêmico, com sua aceitação como apresentação de pôster de Resultados no Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2023). Além disso, tem sido featured como destaque no Workshop AI for Accelerated Materials Discovery (AI4Mat) na Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NeurIPS 2023).
Enfrentando desafios na ciência dos materiais com IA
A ciência dos materiais como campo interdisciplinar apresenta desafios complexos, devido à vasta quantidade de literatura de pesquisa e diversos documentos. O desenvolvimento de modelos de linguagem especializados, como o HoneyBee, visa decifrar as intrincadas interações da matéria para projetar, fabricar e analisar novos sistemas de materiais.
Um dos desafios críticos no desenvolvimento modelos de linguagem para a ciência dos materiais é a escassez de dados textuais científicos anotados de alta qualidade.
Para superar isso, a Intel Labs e a Mila apresentam o MatSci-Instruct, um processo para gerar dados de treinamento confiáveis, para não apenas abordar os falta de dados mas também garantir robustez avaliando dados de ajuste fino usando vários modelos de linguagem independentes.
Além do seu domínio especializado, o HoneyBee pode ser ainda mais refinado para domínios específicos através de ajustes finos baseados em instruções, sugerindo um potencial de impacto entre domínios e estendendo a aplicabilidade destes modelos a diversas disciplinas científicas.
Ele mantém a promessa de acelerar a descoberta de materiais, um fator crucial para enfrentar os desafios globais. Enquanto a comunidade científica aguarda ansiosamente por novos desenvolvimentos, a colaboração entre Intel Labs e Mila significa um passo em direção ao aproveitamento do poder da IA para a melhoria do nosso mundo.
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Sobre o autor
Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTS. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.
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