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德里克·科尔著
通过《太空法案协议》与私人、非联邦伙伴合作是NASA机构间实施和先进概念团队(IMPACT)工作的关键组成部分。与国际商业机器公司(IBM)的合作生产了INDUS，这是一套全面的大型语言模型(llm)，为地球科学、生物和物理科学、太阳物理学、行星科学和天体物理学领域量身定制，并使用从不同数据源提取的精心策划的科学语料库进行训练。
INDUS包含两类模型;编码器和句子转换器。编码器将自然语言文本转换为可由LLM处理的数字编码。INDUS编码器是在包含天体物理学、行星科学、地球科学、太阳物理学、生物和物理科学数据的600亿个标记的语料库上训练的。它的自定义标记器由IMPACT-IBM协作团队开发，通过识别生物标记和磷酸化等科学术语，改进了通用标记器。INDUS所载的5万字词汇中有一半以上是用于培训的特定科学领域所独有的。使用INDUS编码器模型对大约2.68亿个文本对(包括标题/摘要和问题/答案)进行句子转换模型微调。
通过向INDUS提供特定于领域的词汇表，IMPACT-IBM团队在生物医学任务基准、科学问答基准和地球科学实体识别测试上取得了比开放的、非特定于领域的法学硕士更好的性能。通过设计不同的语言任务和检索增强生成，INDUS能够处理研究人员的问题，检索相关文档，并生成问题的答案。对于延迟敏感的应用程序，该团队开发了编码器和句子转换器模型的更小、更快的版本。
验证测试表明，在回应nasa策划的大约400个问题的测试集时，INDUS在从科学语料库中检索相关段落方面表现出色。IBM研究员Bishwaranjan Bhattacharjee评论了整个方法:“我们不仅拥有自定义词汇表，还拥有用于训练编码器模型的大型专业语料库和良好的训练策略，从而实现了卓越的性能。对于更小、更快的版本，我们使用神经架构搜索来获得模型架构，并使用知识蒸馏来训练它，同时监督更大的模型。”
INDUS还使用NASA生物和物理科学部(BPS)的数据进行了评估。NASA BPS开放科学项目经理Sylvain Costes博士讨论了将INDUS与开放科学数据存储库(OSDR)应用程序编程接口(API)集成的好处:“将INDUS与开放科学数据存储库(OSDR)应用程序编程接口(API)集成，使我们能够开发和试用一个聊天机器人，为导航单个数据集提供更直观的搜索功能。我们目前正在探索如何利用INDUS来改进OSDR的内部策展数据系统，以提高我们的策展团队的生产力，减少每天所需的人工工作量。”
在NASA戈达德地球科学数据和信息服务中心(GES-DISC)， INDUS模型使用来自领域专家的标记数据进行了微调，以将引用GES-DISC数据的出版物分类为应用研究领域。根据NASA首席数据科学家Armin Mehrabian博士的说法，这种微调“极大地提高了参考gs - disc数据集的出版物的识别和检索，旨在改善用户查找所需数据集的过程。”此外，INDUS编码器模型被集成到GES-DISC知识图中，支持各种其他项目，包括数据集推荐系统和GES-DISC GraphRAG。
美国宇航局科学发现引擎(SDE)团队负责人Kaylin Bugbee谈到了INDUS为现有应用程序提供的好处:“大型语言模型正在迅速改变搜索体验。科学发现引擎是NASA所有开放科学数据和信息的一个统一的、有洞察力的搜索界面，已经将INDUS集成到它的搜索引擎中。初步结果表明，INDUS提高了返回结果的准确性和相关性。”
INDUS通过为研究人员提供获得大量专业知识的更好途径，加强了科学研究。INDUS可以理解复杂的科学概念，并根据现有数据揭示新的研究方向。它还使研究人员能够从广泛的来源中提取相关信息，从而提高效率。与NASA和IBM对开放和透明的人工智能的承诺一致，INDUS模型在hug Face上公开可用。为了科学界的利益，该团队已经发布了开发的模型，并将发布基准数据集，涵盖气候变化的命名实体识别、地球科学的提取QA和多领域的信息检索。INDUS编码器模型适用于科学领域的应用，而INDUS检索器模型支持RAG应用中的信息检索。
一篇关于INDUS的论文《INDUS:科学应用的有效和高效的语言模型》可以在arxiv.org上找到。
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我是一清号的签约作者“滢心”！
希望本篇文章《NASA与IBM携手打造INDUS模型推动前沿科学研究》能对你有所帮助！
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