Beyond Chemical QA: Evaluating LLM's Chemical Reasoning with Modular Chemical Operations
作者: Hao Li, He Cao, Bin Feng, Yanjun Shao, Xiangru Tang, Zhiyuan Yan, Li Yuan, Yonghong Tian, Yu Li
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2026-01-07)
备注: Accepted by NeurIPS 2025 Dataset Track, 22 pages, 10 figures
💡 一句话要点
ChemCoTBench：通过模块化化学操作评估LLM的化学推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 化学推理 大型语言模型 思维链 分子性质优化 化学反应预测
📋 核心要点
- 现有化学领域LLM基准测试侧重于知识检索，缺乏对复杂任务中逐步推理能力的评估。
- ChemCoTBench框架将分子转换视为模块化化学操作，实现类似数学证明的逐步推理。
- 通过分子性质优化和化学反应预测任务，评估LLM在真实化学约束下的推理能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在具有思维链（CoT）推理的数学和编码方面表现出色，但其在化学领域的系统推理潜力仍未被开发。化学领域需要严格的结构分析，才能完成药物设计和反应工程等实际任务。现有的基准测试侧重于简单的知识检索，忽略了分子优化和反应预测等复杂任务所需的逐步推理。为了解决这个问题，我们引入了ChemCoTBench，这是一个推理框架，它将分子结构理解与算术启发的操作（包括加法、删除和替换）相结合，将化学问题求解形式化为透明的、逐步的工作流程。通过将分子转换视为模块化的“化学操作”，该框架能够实现缓慢思考的推理，模仿数学证明的逻辑，同时将解决方案建立在真实的化学约束之上。我们在两个具有重大影响的任务上评估模型：分子性质优化和化学反应预测。这些任务反映了现实世界的挑战，同时提供了结构化的可评估性。通过提供带注释的数据集、推理分类和基线评估，ChemCoTBench弥合了抽象推理方法与实际化学发现之间的差距，为推进LLM作为人工智能驱动的科学创新工具奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在化学领域的应用，尤其是在需要复杂推理的任务中，面临着挑战。现有的基准测试主要集中在简单的知识检索，而忽略了分子优化、反应预测等任务中至关重要的逐步推理能力。这些任务需要模型能够理解分子结构，并进行一系列逻辑操作才能得出结论。现有方法的痛点在于缺乏一个能够系统地评估LLM在化学领域进行复杂推理能力的框架。
核心思路：ChemCoTBench的核心思路是将化学问题求解过程形式化为一系列模块化的“化学操作”，例如加法、删除和替换。这种方法借鉴了数学证明的思路，将复杂的化学问题分解为一系列可解释的步骤，从而使LLM能够进行“缓慢思考”的推理。通过将分子转换视为模块化的操作，该框架能够更好地模拟化学家的思维过程，并确保推理过程符合真实的化学约束。
技术框架：ChemCoTBench框架主要包含以下几个关键组成部分：1) 带注释的数据集，包含分子性质优化和化学反应预测任务的实例，每个实例都标注了逐步推理的过程。2) 一套推理分类体系，用于描述不同类型的化学推理过程。3) 一组基线模型，用于评估现有LLM在ChemCoTBench上的性能。该框架通过将化学问题分解为一系列模块化的化学操作，并提供详细的推理过程标注，使得LLM能够逐步地进行推理，并最终得出结论。
关键创新：ChemCoTBench最重要的技术创新点在于其将化学问题求解过程形式化为模块化的化学操作。这种方法使得LLM能够像处理数学问题一样，逐步地进行推理，并最终得出符合化学约束的结论。与现有方法相比，ChemCoTBench更加注重对LLM推理过程的评估，而不仅仅是最终结果的准确性。此外，ChemCoTBench还提供了一套详细的推理分类体系，用于描述不同类型的化学推理过程，这有助于更好地理解LLM的推理能力。
关键设计：ChemCoTBench的关键设计在于其模块化的化学操作。这些操作包括加法、删除和替换，它们分别对应于在分子结构中添加、删除或替换原子或基团。每个操作都必须符合真实的化学约束，例如价键规则和反应机理。此外，ChemCoTBench还提供了一套详细的标注规范，用于标注推理过程中的每一步操作。这些标注信息可以用于训练LLM，并评估其推理能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ChemCoTBench在分子性质优化和化学反应预测两个任务上进行了评估，结果表明，现有的LLM在这些任务上的性能仍有很大的提升空间。该研究提供了一个新的基准测试，可以用于评估和比较不同LLM在化学领域的推理能力，并为未来的研究提供指导。
🎯 应用场景
ChemCoTBench的研究成果可应用于药物设计、反应工程等领域。通过提升LLM在化学领域的推理能力，可以加速新药的发现和优化，提高化学反应的效率和选择性。未来，该框架有望成为AI驱动的科学创新的重要工具，助力化学领域的科研人员解决实际问题。
📄 摘要（原文）
While large language models (LLMs) with Chain-of-Thought (CoT) reasoning excel in mathematics and coding, their potential for systematic reasoning in chemistry, a domain demanding rigorous structural analysis for real-world tasks like drug design and reaction engineering, remains untapped. Current benchmarks focus on simple knowledge retrieval, neglecting step-by-step reasoning required for complex tasks such as molecular optimization and reaction prediction. To address this, we introduce ChemCoTBench, a reasoning framework that bridges molecular structure understanding with arithmetic-inspired operations, including addition, deletion, and substitution, to formalize chemical problem-solving into transparent, step-by-step workflows. By treating molecular transformations as modular "chemical operations", the framework enables slow-thinking reasoning, mirroring the logic of mathematical proofs while grounding solutions in real-world chemical constraints. We evaluate models on two high-impact tasks: Molecular Property Optimization and Chemical Reaction Prediction. These tasks mirror real-world challenges while providing structured evaluability. By providing annotated datasets, a reasoning taxonomy, and baseline evaluations, ChemCoTBench bridges the gap between abstract reasoning methods and practical chemical discovery, establishing a foundation for advancing LLMs as tools for AI-driven scientific innovation.