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OpenScholar：通过检索增强的大型语言模型综合科学文献
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提出了SciKnowEval基准，以五个科学知识水平评估大型语言模型（LLMs），涵盖知识广度、探索能力和伦理考量。以生物学和化学为例，构建了50,000个科学问题的数据集，评估了20个LLMs。结果表明，尽管性能优越，专有LLMs在科学计算方面仍需改进。
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关键要点
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提出了SciKnowEval基准，用于评估大型语言模型（LLMs）的科学知识水平。
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评估标准包括五个科学知识水平：广泛学习、认真探究、深入思考、清晰辨别和勤奋实践。
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这些水平评估LLMs的知识广度、探索能力、反思和推理能力、伦理和安全考量以及实践熟练性。
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以生物学和化学为例，构建了一个包含50,000个科学问题的数据集。
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对20个开源和专有LLMs进行了评估，结果显示专有LLMs在科学计算方面仍需改进。
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SciKnowEval旨在建立全面的标准，促进科学知识与安全意识的结合。
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