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大型语言模型作为上下文化学物质学习器
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原文中文，约400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，特别是在分子字幕翻译任务中。通过上下文分子适应（ICMA）范式，LLM能够学习分子-文本对应关系，实现最先进的性能，无需额外训练语料库和复杂结构。
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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中。
- 先前的方法需要额外的领域特定预训练阶段，且分子和文本空间之间的对齐性较弱。
- 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。
- 表明LLM本质上是上下文中的分子学习器。
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