ChemOrch: Empowering LLMs with Chemical Intelligence via Synthetic Instructions

📄 arXiv: 2509.16543v1 📥 PDF

作者: Yue Huang, Zhengzhe Jiang, Xiaonan Luo, Kehan Guo, Haomin Zhuang, Yujun Zhou, Zhengqing Yuan, Xiaoqi Sun, Jules Schleinitz, Yanbo Wang, Shuhao Zhang, Mihir Surve, Nitesh V Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

ChemOrch：通过合成指令增强LLM的化学智能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 化学智能 大型语言模型 合成数据 指令-响应对 工具感知 化学信息学 微调

📋 核心要点

  1. 现有化学领域LLM训练数据匮乏，且数据生成流程与化学知识的层级结构不匹配，导致模型化学智能不足。
  2. ChemOrch通过任务控制的指令生成和工具感知的响应构建，合成高质量的化学指令-响应对，提升数据质量和多样性。
  3. 实验表明，ChemOrch生成的数据能有效揭示LLM在化学方面的弱点，并显著提升LLM的化学能力。

📝 摘要（中文）

由于缺乏高质量、特定领域的指令-响应数据集，以及现有合成数据生成流程与化学信息内在的层级和规则结构不一致，赋予大型语言模型（LLM）化学智能仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了ChemOrch，一个通过两阶段过程合成化学基础指令-响应对的框架：任务控制的指令生成和工具感知的响应构建。ChemOrch实现了生成任务的可控多样性和难度级别，并通过工具规划和提炼，以及基于工具的自我修复机制，确保了响应的精确性。ChemOrch的有效性基于以下几点进行评估：1）生成指令数据的高质量，展示了卓越的多样性和与化学约束的强大对齐；2）可靠地生成评估任务，更有效地揭示了LLM在化学方面的弱点；3）当生成的指令数据用于微调时，LLM化学能力的显著提高。因此，我们的工作代表了在LLM中实现可扩展和可验证的化学智能的关键一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在赋予大型语言模型（LLM）化学智能方面面临挑战，主要痛点在于缺乏高质量、特定领域的指令-响应数据集。此外，现有的合成数据生成流程难以捕捉化学信息内在的层级结构和规则性，导致生成的训练数据质量不高，无法有效提升LLM的化学能力。

核心思路：ChemOrch的核心思路是通过一个两阶段的合成过程，生成化学基础的指令-响应对。第一阶段是任务控制的指令生成，旨在生成具有可控多样性和难度级别的任务。第二阶段是工具感知的响应构建，通过工具规划、提炼和自我修复机制，确保响应的精确性。这种方法的核心在于利用化学工具来保证生成数据的正确性和一致性。

技术框架：ChemOrch框架包含两个主要阶段：1) 任务控制的指令生成：该阶段根据预定义的化学任务类型和难度级别，生成多样化的指令。2) 工具感知的响应构建：该阶段利用化学工具（例如分子模拟软件、化学数据库等）来生成指令对应的精确响应。此外，还包括工具规划模块，用于选择合适的工具来完成任务，以及工具提炼和自我修复模块，用于提高响应的质量和准确性。

关键创新：ChemOrch的关键创新在于其合成数据生成流程与化学信息的内在结构对齐，并利用化学工具来保证生成数据的质量。与传统的随机生成或人工标注方法相比，ChemOrch能够生成更具多样性、更高质量的化学指令-响应对，从而更有效地提升LLM的化学能力。此外，工具感知的响应构建和自我修复机制也是重要的创新点，能够显著提高响应的准确性。

关键设计：ChemOrch的关键设计包括：1) 任务控制的指令生成策略，允许用户控制生成任务的类型和难度，从而实现数据的多样性。2) 工具规划模块，根据任务类型选择合适的化学工具。3) 工具提炼模块，用于优化工具生成的初始响应。4) 自我修复模块，通过验证和纠正机制，提高响应的准确性。具体的参数设置和损失函数等技术细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

ChemOrch在生成指令数据方面表现出卓越的多样性和与化学约束的强大对齐。生成的评估任务能更有效地揭示LLM在化学方面的弱点。使用ChemOrch生成的数据进行微调后，LLM的化学能力得到显著提高。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

ChemOrch的研究成果可广泛应用于化学、材料科学、药物发现等领域。通过提升LLM的化学智能，可以加速新材料的研发、优化化学反应路径、辅助药物设计等。该研究为实现自动化化学研究和智能化学助手奠定了基础，具有重要的实际价值和深远影响。

📄 摘要（原文）

Empowering large language models (LLMs) with chemical intelligence remains a challenge due to the scarcity of high-quality, domain-specific instruction-response datasets and the misalignment of existing synthetic data generation pipelines with the inherently hierarchical and rule-governed structure of chemical information. To address this, we propose ChemOrch, a framework that synthesizes chemically grounded instruction-response pairs through a two-stage process: task-controlled instruction generation and tool-aware response construction. ChemOrch enables controllable diversity and levels of difficulty for the generated tasks, and ensures response precision through tool planning and distillation, and tool-based self-repair mechanisms. The effectiveness of ChemOrch is evaluated based on: 1) the high quality of generated instruction data, demonstrating superior diversity and strong alignment with chemical constraints; 2) the reliable generation of evaluation tasks that more effectively reveal LLM weaknesses in chemistry; and 3) the significant improvement of LLM chemistry capabilities when the generated instruction data are used for fine-tuning. Our work thus represents a critical step toward scalable and verifiable chemical intelligence in LLMs.