物性値に関する相対感覚のLLMへの導入の効果

本稿は，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）に物質に関する専門知識を導入する際に，物性値自体を追加学習するよりも，物性値間の相対関係を追加学習する方が効果的であることを示す．近年のLLMの飛躍的な発展にともない，対話や質問応答，翻訳など言語理解・言語生成に関する技術の実応用が加速している[1]．しかし，学習データの不足および物理現象の複雑さに起因する要因により，高度な専門性を要する分野においてLLMの性能は依然として限定的である．本報告では，バンドギャップ等の物性値をLLMに導入する際に２つの化学組成の持つ物性値の相対関係を導入する．物性値の相対関係に関するファインチューニングを行うことにより，相対関係に関する正解率が向上することを示す．さらに，燃料電池に関するQAデータセットにおける性能が，物性値の相対関係の学習により向上することも示す．