OpenScholar

科学文献合成のための検索拡張型言語モデル

一般製品教育科学文献検索拡張

OpenScholarは、まず関連論文を文献から検索し、その後それらの情報源に基づいて回答を生成することで、科学者が科学文献を効率的に閲覧し、統合的に理解することを支援する検索拡張型言語モデル（LM）です。毎年発表される何百万もの科学論文を処理し、科学者が必要な情報を見つけたり、特定の分野の最新の発見を把握したりする上で重要な役割を果たします。

• 検索拡張機能：関連する科学文献を検索して質問に答えます。
• 多論文処理：複数の論文を処理して包括的な回答を提供します。
• ゼロショット学習：ゼロショット学習モードでの推論をサポートします。
• フィードバックループ：生成プロセスで自己フィードバックループを使用します。
• 後処理による文献参照の割り当て：生成後に文献の参照を割り当てます。
• 再ランキングモデル：再ランキングモデルを使用して回答の関連性を最適化します。
• Semantic Scholar APIとの連携：Semantic Scholar APIを統合してフィードバック結果を強化します。
• 要約の利用：要約を考慮して再ランキング結果を強化します。

本システムの対象ユーザーは、膨大な科学文献の分析と統合を必要とする科学者、研究者、およびユーザーです。OpenScholarは、関連する科学文献を検索し統合することで、必要な情報を迅速に見つけ出し、研究の効率性と深みを向上させる支援をします。

研究者はOpenScholarを使用して、特定分野の最新の研究成果を迅速に発見します。
科学者はOpenScholarを利用して複数の論文を統合し、レビュー論文を作成します。
教育機関はOpenScholarを通じて、学生に最新の学術資源と研究の動向を提供します。

1. Python 3.10.0やspacyのen_core_web_smモデルなど、必要なライブラリと環境がすべてインストールされていることを確認してください。
2. Semantic Scholar APIキーなど、APIキーを設定してください。
3. OpenScholar推論を実行します。コマンドラインツールを使用して、入力ファイル、モデル名、その他の引数を指定できます。
4. 提供されている検索スクリプトを使用してオフライン検索を行うか、Semantic Scholar Paper APIやWeb検索APIと組み合わせて検索を行います。
5. 必要に応じて、フィードバックループ、後処理による文献参照の割り当てなどの設定を調整してください。

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OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

OLMo 2 — 最先端、完全にオープンな言語モデル

プロンプトエンジニアリング — 包括的なプロンプトエンジニアリング技術リソース集

Zamba2-7B — 高性能小型言語モデル

エントロピーベースサンプリング — エントロピーに基づくサンプリング技術により、モデル出力の多様性と精度を最適化します。

rStar — 自己と対戦する相互推論によって、小型言語モデルの問題解決能力を向上させます。

マルチトークン予測 — マルチトークン予測モデルは、言語モデルの効率と性能を向上させる技術です。

Samba — 高効率無限コンテキスト言語モデルの公式実装

MAP-NEO — 完全オープンソースの大規模言語モデルで、高度な自然言語処理能力を提供します。

LLaVA++ — LLaVAモデルを拡張し、Phi-3とLLaMA-3を統合することで、視覚と言語モデル間のインタラクション能力を向上させました。

OpenELM — OpenELMは、オープンソースのトレーニングと推論フレームワークを備えた、高性能な言語モデルファミリです。

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

olmOCR — olmOCRは、LLMデータセットのトレーニングに使用するためにPDFを線形化するツールキットです。

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3Bは、Muon最適化器を用いてトレーニングされた160億パラメータの混合専門家モデルであり、効率的な言語生成を目的としています。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

Finbar — 世界中の基礎金融データを迅速にモデルに統合し、現代の金融アナリストの効率的な業務を支援します。

MiniMax-01 — 4,560億パラメーターを持つ強力な言語モデルで、最大400万トークンのコンテキストを処理可能です。

検出前の模倣 (Imitate Before Detect) — 機械改変テキストの検出精度向上のため、機械の文体を模倣する高度な手法です。

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。

Sonus-1 — Sonus-1：次世代大規模言語モデル（LLM）の幕開け

Text-to-CAD UI — 自然言語プロンプトからB-Rep CADファイルとメッシュを作成します。

InternVL2_5-8B-MPO — 優れた総合性能を備えたマルチモーダル大規模言語モデルです。

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 700億パラメーターのテキスト生成モデル

ModernBERT — ModernBERTは、卓越した性能を誇る次世代エンコーダーモデルです。

YuLan-Mini — 高効率な2.4億パラメーターの軽量言語モデル

Smolagents — 高性能スマートエージェント構築のための軽量ライブラリ

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — 70億パラメーターのテキスト生成モデル

Gemini 2.0 Flash Experimental — Google DeepMind開発の高性能AIモデル

Q-RWKV-6 32B Instruct プレビュー — 複数の英語ベンチマークテストで最高記録を更新した、最も強力なRWKVモデルの変種です。