[18a-PA1-1~23] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[18a-PA1-23] Materials Domain Specialization of Local LLM via Integration of Experimental Data and Scientific Literature — Proposal of MDSK-RAG —

〇Wataru Takahara¹, Yuichi Yamaguchi^2,3, Mai Ogano², Fuga Kakami², Yosuke Harashima^1,4, Tomoaki Takayama^1,4, Shogo Takasuka¹, Akihiko Kudo^2,3, Mikiya Fujii^1,4,5 (1.NAIST, 2.TUS, 3.CVRC RIST TUS, 4.NAIST DSC, 5.NAIST CMP)

Keywords:

Materials Informatics,Large Language Models,Photocatalysts

本研究では、実験データと学術文献という異なる知識源を統合することで、ローカル大規模言語モデル（LLM）の材料ドメイン特化性能を向上させるフレームワークMDSK-RAGを提案する。金属硫化物光触媒を対象とした検証により、提案手法がローカルLLMの専門的応答の品質を向上させることが示唆された。また、10B未満のパラメータ数を有する小規模ローカルLLMでもクラウド型LLMより専門家に近しい応答が可能であることを示した。