طور الباحثون مجموعة بيانات استدلال واسعة النطاق جديدة ومعيار FukuyamaBench لتقييم الاستدلال الآلي الهرمي في نماذج اللغة الكبيرة، مما يعالج عدم الاتساق الفيزيائي الشائع في نماذج LLM الكيميائية الحالية.
- تقدم الدراسة معيار FukuyamaBench، وهو معيار صعب مشتق من كتاب Fukuyama لآليات التفاعلات العضوية المتقدمة.
- تم تدريب نموذج Qwen3-30B-A3B المُعدّل بدقة على مجموعة البيانات الجديدة لتعزيز الذكاء الكيميائي.
- حقق النموذج تطابقًا دقيقًا للمسار بنسبة 8.3٪ على مجموعة FukuyamaBench Set~A، متجاوزًا نتيجة نموذج FlowER المتخصص البالغة 5.1٪.
يوضح هذا أن التدريب الواعي بالآليات يعزز بشكل كبير قدرات الاستدلال الكيميائي في نماذج اللغة.