本文探讨了大型语言模型（LLMs）在药物发现中的应用，评估其在生成化合物定义和识别化合物-真菌关系方面的能力。尽管模型流畅度有所提升，但事实准确性仍低。研究介绍了多模态模型InstructMol和专用模型DrugLLM，展示了它们在药物设计中的潜力。Tx-LLM作为通用模型，能够在药物发现的多个阶段进行有效预测，推动生化知识的编码。整体上，LLMs在药物开发中展现出颠覆性影响。