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LICO: 大型模式语言用于上下文分子优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）在生物化学任务中表现出卓越性能，特别是分子字幕翻译任务。提出了一种新的范式：上下文分子适应（ICMA），允许LLM通过上下文示例来学习分子-文本对应关系。实验证明，ICMT可以使LLM在没有额外训练语料库和复杂结构的情况下实现最先进的性能。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）在生物化学任务中表现出卓越性能，尤其是在分子字幕翻译任务上。
- 先前的方法需要额外的领域特定预训练阶段，且分子与文本空间的对齐性较弱。
- 提出了一种新的范式：上下文分子适应（ICMA），允许LLM通过上下文示例学习分子-文本对应关系。
- 实验证明，ICMA可以使LLM在没有额外训练语料库和复杂结构的情况下实现最先进的性能。
- LLM本质上是上下文中的分子学习器。
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