本研究提出了一种快速预览方法，通过模型合并技术有效确定多任务微调的权重，避免了重新训练。研究表明，新的贝叶斯合并策略显著提升了微调效果。

该研究比较了三种大型语言模型在化学信息学任务中的微调效果，并提供了选择适合特定应用的模型的方法论。