Darwin模型是一個(gè)專門為自然科學(xué)領(lǐng)域（尤其是物理、化學(xué)和材料科學(xué)）設(shè)計(jì)的大語(yǔ)言模型（LLM），只要通過(guò)整合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的科學(xué)知識(shí)，提升語(yǔ)言模型在科學(xué)研究中的有效性。

Darwin功能：

• 材料設(shè)計(jì)：Darwin模型能夠自我設(shè)計(jì)新材料，通過(guò)分析材料的屬性和性能，預(yù)測(cè)其在不同條件下的表現(xiàn)，從而加速材料的發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)。

• 科學(xué)問(wèn)答：該模型整合了大量的科學(xué)問(wèn)答數(shù)據(jù)，能夠在科學(xué)研究中提供準(zhǔn)確的信息和解答，幫助研究人員快速獲取所需知識(shí)。

• 數(shù)據(jù)分析：Darwin模型可以處理和分析復(fù)雜的科學(xué)數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，支持科學(xué)研究的決策過(guò)程。

• 跨學(xué)科研究：由于其強(qiáng)大的語(yǔ)言處理能力，Darwin模型能夠促進(jìn)不同學(xué)科之間的合作，推動(dòng)多學(xué)科交叉研究的進(jìn)展。

技術(shù)特點(diǎn)：

• 多學(xué)科融合：Darwin整合了物理、化學(xué)和材料科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，能夠處理跨學(xué)科的復(fù)雜任務(wù)。

• 科學(xué)指令生成（SIG）：通過(guò)自動(dòng)化生成科學(xué)文本的指令數(shù)據(jù)，減少對(duì)人工標(biāo)注和領(lǐng)域知識(shí)圖譜的依賴，顯著提高了模型的效率和準(zhǔn)確性。

• 多任務(wù)學(xué)習(xí)：Darwin采用多任務(wù)訓(xùn)練策略，揭示科學(xué)任務(wù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而提升模型的泛化能力和性能。

• 開(kāi)源與可擴(kuò)展性：Darwin基于開(kāi)源的LLaMA模型，支持社區(qū)貢獻(xiàn)和擴(kuò)展，未來(lái)可靈活加入新的知識(shí)模塊。

模型性能：

• 超越GPT-4：在科學(xué)問(wèn)答和化學(xué)問(wèn)題解決任務(wù)中，Darwin 7B模型的表現(xiàn)優(yōu)于GPT-4和微調(diào)的GPT-3.5。

• SOTA成績(jī)：在MatBench的材料科學(xué)任務(wù)中，Darwin在實(shí)驗(yàn)帶隙預(yù)測(cè)和金屬分類任務(wù)中取得了最先進(jìn)（SOTA）的成績(jī)，超越了專用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

• 兩階段訓(xùn)練策略：Darwin 1.5通過(guò)QA微調(diào)和多任務(wù)學(xué)習(xí)，顯著提升了模型在材料屬性預(yù)測(cè)任務(wù)中的性能，最高提升了60%。

應(yīng)用場(chǎng)景：

• 文獻(xiàn)綜述與分析：幫助研究人員快速梳理海量科學(xué)文獻(xiàn)，提取關(guān)鍵信息。

• 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化：通過(guò)分析歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，提供實(shí)驗(yàn)參數(shù)優(yōu)化建議。

• 材料設(shè)計(jì)與預(yù)測(cè)：支持材料屬性預(yù)測(cè)、分類和逆向設(shè)計(jì)，加速新材料發(fā)現(xiàn)。

• 教育輔助：作為科學(xué)教育的智能助手，提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)和答疑解惑。

Darwin模型的最新版本Darwin 1.5，進(jìn)一步增強(qiáng)了其在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用能力。該版本整合了更豐富的科學(xué)問(wèn)答數(shù)據(jù)和材料科學(xué)任務(wù)，提升了模型在材料屬性預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)方面的準(zhǔn)確性和效率。此外，Darwin 1.5采用了語(yǔ)言接口微調(diào)框架（LIFT），使得模型在處理復(fù)雜科學(xué)問(wèn)題時(shí)更加高效和靈活。

在實(shí)際應(yīng)用中，Darwin模型不僅限于材料設(shè)計(jì)，還可以用于藥物研發(fā)、疾病診斷等生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，展現(xiàn)出其跨學(xué)科的潛力。通過(guò)與科學(xué)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)集的深度整合，Darwin模型能夠?yàn)檠芯咳藛T提供更為精準(zhǔn)的科學(xué)支持，推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

Darwin模型由新南威爾士大學(xué)（UNSW）ai4Science與GreenDynamics AI合作開(kāi)發(fā)，是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，專注于預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)LLaMA模型，以增強(qiáng)其在科學(xué)領(lǐng)域的表現(xiàn)。其核心目標(biāo)是通過(guò)人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化方法，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，減少對(duì)閉源AI模型的依賴。

Darwin代碼庫(kù)：https://github.com/masterai-eam/darwin