大语言模型涌现的自主科研能力

基于 Transformer 的大型语言模型在机器学习研究领域发展迅速，应用范围涵盖自然语言、生物学、化学和计算机编程。从人类反馈中进行极端缩放和强化学习显着提高了生成文本的质量，使这些模型能够执行各种任务并推理他们的选择。

在本文中，我们提出了一个智能代理系统，它结合了多个大型语言模型，用于自主设计、规划和执行科学实验。我们通过三个不同的例子展示了 Agent 的科学研究能力，其中最复杂的是催化交叉偶联反应的成功表现。

论文点击标题