Os agentes, categorizados em quatro tipos (simples, baseados em metas, de espaço de utilidade e de aprendizado), são cruciais para trabalhar com modelos de linguagem gerativos, como os grandes modelos de linguagem (LLMs). Esses agentes permitem aplicações mais sofisticadas, como a síntese de moléculas, e podem ser treinados em domínios específicos, como a química.
Um exemplo disso é a pesquisa com estratégias multi-agente para modelos de linguagem interpretativos em design de materiais. Nesse contexto, uma abordagem única envolve a combinação de técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) e ChatGPT 3.5 Turbo para gerar um grafo ontológico. Os agentes, habilitados pelo Link Chain, recuperam informações e geram respostas usando esse grafo.
Além disso, os agentes especializados podem aumentar a precisão e utilidade dos LLMs, permitindo que eles sejaem treinados em domínios específicos e guiassem a descoberta de novas moléculas. No entanto, é importante lembrar que os LLMs também têm limitações, como a tendência de “sonhar” ou “hallucinar” informações que não são completamente precisas.
A IA também está sendo utilizada em química para gerar planos sintéticos para moléculas, utilizando modelos como o GPT-4 e o ChemCrow. No entanto, é importante ter cuidado com as questões de segurança e controle relacionadas à geração de novas moléculas.
Em resumo, a aplicação de IA na química é uma área em rápido desenvolvimento, com um grande potencial para revolucionar a forma como as moléculas são descobertas e sintetizadas. No entanto, é importante lembrar das limitações dos modelos e da necessidade de avaliação crítica dos resultados. Here is a summarized version of the video transcript:
The speaker discusses the limitations of large language models like LLaMA, which can generate lengthy answers but may not always be accurate. They caution against relying solely on these models for research purposes. The speaker emphasizes the importance of understanding AI model architecture, fine-tuning models, and incorporating techniques like tensor networks. They also highlight the potential of AI in chemistry and drug discovery, where AI can automate tasks and be fine-tuned for specific tasks.
The speaker notes that advancements in machine learning and hardware, such as high-performance GPUs, are enabling complex models to be run on the cloud. They discuss the potential of integrating different tools for reaction planning and the importance of understanding how to use AI tools and developing practical skills.
The conversation touches on the application of kinetic models in drug discovery and the importance of coding and experimenting with different optimizers, loss functions, and learning rates to truly understand machine learning. The speaker references specific AI models and techniques, such as GPT-4 and fine-tuning, and mentions resources like deeplearning.ai and Andrew Ng’s channel.
Overall, the speaker encourages listeners to explore the latest developments in AI and machine learning, and to develop practical skills to work alongside AI. They conclude by thanking the audience and directing them to resources for further learning.