Key points are not available for this paper at this time.
تحقق هذه الدراسة في فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في فهم واستخراج المعرفة العلمية عبر مجالات محددة، وتهدف إلى إنشاء إطار عمل للتعلم العميق: الذكاء الاصطناعي للمعرفة. كجزء من هذا الإطار، نستخدم نماذج مدربة مسبقًا ونقوم بضبطها على مجموعات بيانات في المجال العلمي. تم تكييف النماذج لأربع مهام رئيسية في معالجة اللغة الطبيعية: التلخيص، إنشاء النصوص، الإجابة على الأسئلة، والتعرف على الكيانات المسماة. تشير نتائجنا إلى أن ضبط النماذج لمجالات محددة يعزز بشكل كبير أداء النموذج في كل من هذه المهام، مما يحسن قابلية تطبيقها في السياقات العلمية. يتيح هذا التكيف لغير الخبراء استعلام فعال واستخراج المعلومات ضمن مجالات علمية مستهدفة، مما يظهر إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة المضبوطة كأداة لاكتشاف المعرفة في العلوم.
درس موريليداران وآخرون (سات) هذا السؤال.