利用大型语言模型在迭代范式中结合领域反馈进行分子优化

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-17T00:00:00Z

该研究提出了一个系统框架，用于比较大型语言模型在化学信息学任务中的微调效果。通过统一训练方法，评估RoBERTa、BART和LLaMA模型在SMILES格式下预测分子性质的表现。分析了18种不同参数和数据集规模的模型，微调于DeepChem的六个基准任务，明确了各模型的优劣，并提供了选择适合特定应用的模型方法。