科学分野の進歩が急速に進む中、ワシントン大学とアレン人工知能研究所が開発した新型AIモデル「OpenScholar」が、科学論文の理解と利用を画期的に効率化しようとしています。
OpenScholarは科学論文から情報を収集し、研究者の質問に対して関連論文を基にした回答を生成します。
このAIは、4500万件以上の論文データセットを使用し、自己フィードバックを通じてその精度を向上しており、取り扱いコーパスも膨大です。
実際のベンチマークテストでは、はるかにパラメータ数の多いGPT-4oよりも、OpenScholarのほうが正確な論文引用と回答を示しました。
専門家の間での比較評価でも、OpenScholarの回答が人間によるものを上回り、広範な支持を得ています。
AIの活用は、特に資金や情報の制約がある環境にいる研究者にとって、質の高い研究をしやすくする手助けをするでしょう。
OpenScholarの開発はAI利用の新たな地平を拓くものであり、そのコードやデータはオープンソースとして公開され、今後の進化が期待されます。
出典 : 科学論文の調査に特化したAIモデル「OpenScholar」がベンチマークでGPT-4oを上回る、科学研究の大幅な効率化に期待 https://gigazine.net/news/20241122-openscholar-scientific-research/
