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TechFlowより、6月18日、OpenAIは新たな評価ベンチマーク「LifeSciBench」を発表しました。これは、AIシステムが実際の科学研究シナリオにおいてどの程度の能力を発揮できるかを測定することを目的としています。報道によると、LifeSciBenchは専門家が作成した750問のタスクに基づいており、7種類の研究ワークフローおよび7つの生物学分野をカバーしています。これらのタスクは、バイオテクノロジーや製薬業界で経験を積んだ博士号取得者173名によって提供されました。このベンチマークは、単一の事実確認型問題ではなく、証拠の統合、実験設計、データ分析、科学的推論、研究コミュニケーションといった複雑な研究能力を重点的に評価します。全タスクの79％以上が多段階推論を必要とし、1問あたり平均約4段階の推論が求められます。また、論文、図表、配列データ、構造ファイルなど、実際の研究にまつわる1,062件のデータ添付ファイルが含まれています。
OpenAIは、AIシステムが実際の科学研究シナリオにおいてどの程度の能力を発揮できるかを評価するための新たなベンチマーク「LifeSciBench」を発表しました。このLifeSciBenchは、専門家が作成した750のタスクに基づいており、7種類の研究ワークフローと7つの生物学分野をカバーしています。これらのタスクは、バイオテクノロジーや製薬業界での実務経験を持つ博士号取得者173名から収集されたものです。本ベンチマークは、単一の事実確認型質問ではなく、証拠の統合、実験設計、データ分析、科学的推論、研究コミュニケーションといった複雑な研究能力を重視して評価します。タスクの79％以上が多段階推論を必要とし、1問あたり平均約4つの推論ステップが求められます。また、論文、図表、配列データ、構造ファイルなど、実際の研究にまつわる1,062点のデータ添付ファイルが含まれています。
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