最新科学大模型浦科化学（ChemLLM），发布即开源！

这是上海AI实验室最新开源成果，它基于书生·浦语2.0强大的基座模型能力，通过注入海量化学专业数据，使大模型获得理解和处理化学相关专业任务的知识与能力。

值得一提的是，在获得化学能力同时，大模型的数理学科及推理能力还得到增强。

目前该模型支持免费商用。

化学领域超越ChatGPT

浦科化学具备专业的化学知识能力。

可以精准翻译研究论文中的各种专业名词：

还能回答高中化学试题，并给出解释。

在多项测试中，浦科化学的表现都大幅超过其他模型。

研究人员通过3个任务来测试模型专业能力：

分子名称转换分子性质预测反应产物预测

这些任务分别涉及化学物质的表示、性质和转化，是化学研究的基础和核心。

分子名称转换要求模型能够在不同分子表示方式之间进行准确转换，如SMILES、IUPAC名称、分子式等。

分子性质预测方面，要求模型能根据分子的结构和组成，预测其化学性质，如沸点、密度、溶解度等。

反应产物预测方面，要求模型能根据给定的反应物和反应条件预测反应产物的结构。

结果显示，浦科化学在这三项任务上均表现出色，分别获得22.0、49.0和7.0的分数，远超过其他同规模模型的水平，并超越了GPT-3.5，证明浦科化学在理解和处理化学知识方面具备强大能力。

泛理科能力涌现

在化学能力提升的同时，浦科化学在数学、物理及推理方面的能力也都得到提升。

研究人员使用MMLU（大规模多任务语言理解数据集）作为测试集来评估浦科化学在通用场景下的性能，对语言模型的多项任务能力进行测试评估，并将浦科化学与其他同等规模的模型进行比较，以评估化学训练数据对基础模型的影响。

评测结果显示，浦科化学在大学化学任务上得分为47.0，超越了所有其他模型。

研究人员发现，尽管没有对浦科化学进行数学和物理学科的训练，模型在大学数学、大学物理、STEM（科学、技术、工程和数学）类等相关领域上也获得了最佳成绩。

同时，浦科化学在形式逻辑任务上也达到了最高水平。

上述结果表明，当对大模型进行进行化学专业训练时，其数理及推理能力也能得到增强。

有趣的是，浦科化学在道德场景、人文科学类、社会科学类等分项任务上也展现了优异的平均性能，这说明，对大模型进行专业某个学科的知识训练，不仅不会让大模型“分心”，反而有助于其道德水平及一般任务水平的提升。

据了解，上海AI for Science团队面向化学、物理、生命、地球等科学领域，通过深入研究各学科基础理论，结合最新人工智能理论，探索AI驱动重大科学问题的研究范式，加速人工智能在化学、药物研发、新材料、气象等领域的渗透与落地。

其中，AI for Chemistry方面的研究以语言模型为核心，通过大模型连接智能化实验设备，全方位提升实验效率，从而实现化学研究的自动化和智能化。相关研究范式的创新，将助推科学发现速度，实现更大的社会效益。

未来，基于浦科化学模型，人工智能可为化学研究提供智能化辅助，如化学合成路径规划、化学反应条件优化、实验结果自动化分析等，从而提升化学研究的效率和质量。