ChemLLMBench

ChemLLMBench

化学领域大语言模型能力评估的全面基准

ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务,从分子结构预测到反应产率预测,并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考,其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收,彰显学术影响力。

ChemLLMBench化学大语言模型NeurIPS 2023基准测试Github开源项目
<h1 align="center"> [NeurIPS 2023 数据集与基准测试轨道] ChemLLMBench ⚛ </h1>

《大型语言模型在化学领域能做什么?八项任务的综合基准测试》官方代码仓库。https://arxiv.org/abs/2305.18365

框架

🆕 新闻

  • [2023年12月] 我们更新了所有使用的测试数据集,并在每个任务的文件夹中添加了我们使用的提示(以日志格式)。更多详情请查看data/文件夹!
  • [2023年9月] 我们的论文已被NeurIPS 2023数据集与基准测试轨道录用!
  • [2023年9月] 我们发布了论文的第二版(v2),增加了额外的大型语言模型**(GPT-4、GPT-3.5、Davinci-003、LLama2、Galactica)实验;更多基准测试,以及对SELFIES**和标签解释的更多研究!
  • [2023年5月] 我们发布了论文的第一版(v1)!很高兴能分享我们在化学领域大型语言模型方面的研究和见解!

💡 任务概览

任务概览

📌 提示

以下是我们在论文中使用的提示。尝试您自己设计的提示非常简单!只需在每个任务的Jupyter代码中更改提示,然后我们就可以看到结果和性能。

零样本提示

零样本提示

上下文学习提示

上下文学习

📊 数据集

部分任务的数据集已上传到此代码仓库。 由于大小限制,请按照链接下载这些数据集。下载后,请将这些数据集移至相应文件夹,然后您就可以运行每个任务的Jupyter代码。

数据集链接参考
USPTO_Mixed下载https://github.com/MolecularAI/Chemformer
USPTO-50k下载https://github.com/MolecularAI/Chemformer
ChEBI-20下载https://github.com/blender-nlp/MolT5
Suzuki-miyaura下载https://github.com/seokhokang/reaction_yield_nn
Butchward-Hariwig下载https://github.com/seokhokang/reaction_yield_nn
BBBP,BACE,HIV,Tox21,Clintox下载https://github.com/hwwang55/MolR
PubChem下载https://github.com/ChemFoundationModels/ChemLLMBench/blob/main/data/name_prediction/llm_test.csv

🤗 引用我们

@misc{guo2023gpt, title={What indeed can GPT models do in chemistry? A comprehensive benchmark on eight tasks}, author={Taicheng Guo and Kehan Guo and Bozhao Nan and Zhenwen Liang and Zhichun Guo and Nitesh V. Chawla and Olaf Wiest and Xiangliang Zhang}, year={2023}, eprint={2305.18365}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }

🤗 联系我们

Taicheng Guo: tguo2@nd.edu

Xiangliang Zhang: xzhang33@nd.edu

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