Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer

在科学研究及其应用中，科学文献分析至关重要，因为它使研究人员能够在他人的工作基础上进行研究。然而，科学知识的快速增长导致学术文章数量大量增加，使深入文献分析变得越来越具有挑战性和耗时。大型语言模型（LLMs）的出现提供了一种新的解决方法。LLMs以其对文本的强大概括能力而闻名，被视为改进科学文献分析的潜在工具。然而，现有的LLMs也存在其局限性。科学文献通常包括各种多模式元素，如分子结构、表格和图表等，这些元素对于以文本为中心的LLMs来说很难理解和分析。这个问题指出了迫切需要新的解决方案，能够充分理解和分析科学文献中的多模式内容。为了回应这一需求，我们提出了Uni-SMART（通用科学多模式分析和研究变压器），这是一种创新模型，旨在深入理解多模式科学文献。通过在几个领域进行严格的定量评估，Uni-SMART表现出比领先的以文本为中心的LLMs更卓越的性能。此外，我们的探索还扩展到实际应用，包括专利侵权检测和图表的细致分析。这些应用不仅突显了Uni-SMART的适应性，而且还展示了它改变我们与科学文献互动的潜力。

Uni-SMART试图解决科学文献分析中多模态元素的理解和分析问题，以提高科学文献分析的效率和准确性。

Uni-SMART是一种新型模型，旨在深入理解多模态科学文献。该模型通过整合自然语言处理和图像处理技术，能够对文本、分子结构、表格和图表等多模态元素进行全面的分析和理解。

Uni-SMART在多个领域的定量评估中表现出优异的性能，比领先的文本重点LLMs表现更好。此外，Uni-SMART还应用于专利侵权检测和图表的细致分析，表现出了其适应性和潜力。

最近的相关研究包括使用多模态深度学习方法进行科学文献分析的研究，如《A Survey of Multimodal Deep Learning》和《Multimodal Deep Learning: A Survey on Recent Advances and Trends》。