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内容提要
中国科学技术大学陈恩红团队与科大讯飞研究院发布了ChemEval框架，用于评估大语言模型在化学领域的能力。研究显示，化学领域模型在深层知识任务上优于通用模型，但在文献理解上稍逊。ChemEval为模型优化提供了指导。
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关键要点
- 中国科学技术大学陈恩红团队与科大讯飞研究院发布了ChemEval框架，评估大语言模型在化学领域的能力。
- ChemEval框架旨在填补化学领域缺乏多层级、多维度任务体系测评基准的空白。
- ChemEval包括四个级别，涵盖高等知识问答、文献理解、分子理解和科学知识推演等多个维度。
- 研究显示，化学领域模型在深层知识任务上优于通用模型，但在文献理解上稍逊。
- ChemEval为模型优化提供了指导，帮助识别潜在的应用领域。
- 实验结果表明，通用模型在文献理解和指令遵循方面表现出色，但在高级化学知识任务上表现不佳。
- 化学领域模型在遵循指令方面的能力明显低于通用模型。
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