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幻觉可以改善大语言模型在药物发现中的表现
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了大语言模型（LLMs）在药物发现中的应用，提出幻觉可能提升其表现的假设。结果显示，包含幻觉文本的LLMs性能显著提升，Llama-3.1-8B的ROC-AUC提升了18.35%，为未来应用提供了新视角。
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关键要点
- 本研究探讨了大语言模型（LLMs）在药物发现中的应用潜力。
- 提出了幻觉可能提升LLMs表现的假设。
- 通过对七种LLMs和五个分类任务的评估验证了该假设。
- 研究发现，包含幻觉文本的LLMs性能明显提升。
- Llama-3.1-8B相较于无幻觉基线实现了18.35%的ROC-AUC提升。
- 研究为未来LLMs在药物发现中的使用提供了新的视角。
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