Открытие новых горизонтов в научной литературе с помощью OpenScholar

Научный прогресс зависит от способности исследователей синтезировать нарастающий объем литературы. Могут ли крупные языковые модели (LM) помочь ученым в этой задаче? Мы представляем OpenScholar, специализированную модель с дополнительной функцией извлечения информации, которая отвечает на научные запросы, определяя релевантные отрывки из 45 миллионов открытых статей и формируя ответы, подкрепленные цитатами. Для оценки OpenScholar мы разработали ScholarQABench, первый крупномасштабный бенчмарк для поиска литературы в нескольких областях, включающий 2967 запросов, написанных экспертами, и 208 длинных ответов в области информатики, физики, нейронаук и биомедицины. На ScholarQABench OpenScholar-8B превосходит GPT-4o на 5% и PaperQA2 на 7% по правильности, несмотря на то, что это меньшая и открытая модель. В то время как GPT-4o фальсифицирует цитаты в 78-90% случаев, OpenScholar достигает точности цитирования на уровне человеческих экспертов. Система хранения данных, извлекатель и петля самокоррекции OpenScholar также улучшают стандартные модели LM: например, OpenScholar-GPT4o повышает правильность ответов GPT-4o на 12%. В оценках, проведенных экспертами, предпочтение OpenScholar-8B и OpenScholar-GPT4o было отдано в 51% и 70% случаев соответственно, по сравнению с 32% у GPT-4o. Мы делаем открытыми все наши коды, модели, хранилище данных, данные и демонстрационную версию.