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ChatMolData: A Multimodal Agent for Automatic Molecular Data Processing
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OA
AI
DOI：10.1002/aisy.202401089.png)
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摘要
En 中文
近年来，大型语言模型（LLMs）的发展已彻底改变了自然科学多个领域。然而，由于其依赖单模态输入和输出，它们在处理各种分子数据方面的应用仍受到限制。文中介绍了一种新型基于LLM的多模态代理ChatMolData，旨在处理包括分子数据库、图像、结构特定文件以及非结构化和结构化文档在内的多样化分子数据形式。ChatMolData整合了LLM（例如GPT-4和GPT-3.5）的能力，并配备了支持数据检索、结构化、预测、可视化和搜索任务的强大工具集。该代理采用系统性的推理与行动循环，以高效处理分子科学中的复杂任务。评估结果表明，ChatMolData在128项多样化任务中实现了超过90%的准确率，有效弥合了实验人员与计算工具之间的差距。此外，预计多模态代理策略将提供扩展数据规模和提升数据可访问性的途径，最终推动分子研究与创新。
Keyword:
cheminformatics
data mining
large language models
multimodal agents
期刊
IF:
6.1
论文数:
2.0K
被引数:
8.4K
机构
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