探索生成大型语言模型在化学领域预训练的优势

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对科学领域，特别是化学，探讨了使用领域内预训练模型的优势，以解决现有大型语言模型在特定领域表现不佳的问题。研究发现，针对化学领域的预训练模型在零样本和少样本条件下表现优越，并通过指令微调进一步提升了在化学特定任务上的表现，具有显著影响力。

我们提出了一种新模型nach0，能够处理多种化学和生物学任务，如生物医学问答和分子生成。nach0是一个多任务编码器-解码器，经过无标签文献预训练，并通过指令调整进行微调。实验结果显示，其在各类任务上优于现有基准，能够生成高质量的分子和文本。

nach0 分子生成 多任务 生物医学 预训练
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