SciLitLLM: How to Adapt LLMs for Scientific Literature Understanding
作者: Sihang Li, Jin Huang, Jiaxi Zhuang, Yaorui Shi, Xiaochen Cai, Mingjun Xu, Xiang Wang, Linfeng Zhang, Guolin Ke, Hengxing Cai
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2024-08-28 (更新: 2025-04-18)
备注: ICLR 2025
💡 一句话要点
SciLitLLM：提出结合持续预训练和监督微调的LLM，用于科学文献理解
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学文献理解 大型语言模型 持续预训练 监督微调 指令学习 领域知识 SciLitLLM
📋 核心要点
- 现有LLM在科学文献理解方面面临挑战，主要由于缺乏科学知识和对专业任务的不熟悉。
- 论文提出一种混合策略，结合持续预训练（CPT）和监督微调（SFT），注入领域知识并增强指令遵循能力。
- SciLitLLM在科学文献理解基准测试中表现出良好的性能提升，验证了该方法的有效性。
📝 摘要（中文）
科学文献理解对于提取目标信息和获得深刻见解至关重要，从而显著推进科学发现。尽管大型语言模型（LLMs）取得了显著成功，但它们在科学文献理解方面面临挑战，主要原因是（1）缺乏科学知识和（2）不熟悉专门的科学任务。为了开发专门用于科学文献理解的LLM，我们提出了一种混合策略，该策略集成了持续预训练（CPT）和监督微调（SFT），以同时注入科学领域知识并增强针对特定领域任务的指令遵循能力。在此过程中，我们确定了两个关键挑战：（1）构建高质量的CPT语料库，以及（2）生成多样化的SFT指令。我们通过细致的流程来应对这些挑战，包括PDF文本提取、解析内容错误纠正、质量过滤和合成指令创建。应用此策略，我们提出了一套LLM：SciLitLLM，专门用于科学文献理解。这些模型在科学文献理解基准测试中表现出良好的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型（LLMs）在处理科学文献理解任务时，面临两大痛点：一是缺乏足够的科学领域知识，导致无法准确理解文献中的专业术语和概念；二是对于特定科学任务的指令遵循能力不足，难以有效提取和整合文献中的关键信息。
核心思路：论文的核心思路是采用一种混合策略，将持续预训练（CPT）和监督微调（SFT）相结合。CPT用于注入科学领域知识，使模型能够更好地理解科学文献的内容；SFT用于增强模型对特定科学任务的指令遵循能力，使其能够根据指令完成信息提取、总结等任务。
技术框架：SciLitLLM的训练流程主要包括以下几个阶段：1) CPT语料构建：从科学文献中提取文本，并进行清洗和过滤，构建高质量的CPT语料库。2) CPT：使用构建的语料库对LLM进行持续预训练，使其学习科学领域知识。3) SFT指令生成：利用LLM生成多样化的高质量科学指令，用于指导SFT过程。4) SFT：使用生成的指令对LLM进行监督微调，增强其指令遵循能力。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种有效的混合训练框架，将CPT和SFT相结合，从而使LLM能够更好地适应科学文献理解任务。此外，论文还提出了一种基于LLM的指令生成方法，可以生成多样化的高质量科学指令，用于SFT过程。
关键设计：在CPT阶段，论文注重构建高质量的语料库，包括PDF文本提取、解析内容错误纠正、质量过滤等步骤。在SFT阶段，论文利用LLM生成指令，并对生成的指令进行筛选和优化，以保证指令的多样性和质量。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SciLitLLM在科学文献理解基准测试中取得了显著的性能提升，证明了CPT和SFT混合策略的有效性。论文还提出了SciLitIns数据集，为监督微调提供了高质量的科学指令，尤其是在数据稀缺的科学领域。
🎯 应用场景
SciLitLLM在科学研究领域具有广泛的应用前景，可以用于自动化文献综述、知识图谱构建、科学问题解答等任务。该研究有助于加速科学发现过程，提高科研效率，并为其他领域的LLM应用提供借鉴。
📄 摘要（原文）
Scientific literature understanding is crucial for extracting targeted information and garnering insights, thereby significantly advancing scientific discovery. Despite the remarkable success of Large Language Models (LLMs), they face challenges in scientific literature understanding, primarily due to (1) a lack of scientific knowledge and (2) unfamiliarity with specialized scientific tasks. To develop an LLM specialized in scientific literature understanding, we propose a hybrid strategy that integrates continual pre-training (CPT) and supervised fine-tuning (SFT), to simultaneously infuse scientific domain knowledge and enhance instruction-following capabilities for domain-specific tasks.cIn this process, we identify two key challenges: (1) constructing high-quality CPT corpora, and (2) generating diverse SFT instructions. We address these challenges through a meticulous pipeline, including PDF text extraction, parsing content error correction, quality filtering, and synthetic instruction creation. Applying this strategy, we present a suite of LLMs: SciLitLLM, specialized in scientific literature understanding. These models demonstrate promising performance on scientific literature understanding benchmarks. Our contributions are threefold: (1) We present an effective framework that integrates CPT and SFT to adapt LLMs to scientific literature understanding, which can also be easily adapted to other domains. (2) We propose an LLM-based synthesis method to generate diverse and high-quality scientific instructions, resulting in a new instruction set -- SciLitIns -- for supervised fine-tuning in less-represented scientific domains. (3) SciLitLLM achieves promising performance improvements on scientific literature understanding benchmarks.