该文章介绍了一种用于分子设计的新型Transformer生成模型的微调方法，可以生成具有期望属性的分子结构。该方法在生成多种生物目标活性化合物方面表现出优秀性能，并且可以捕捉分子结构序列中的长期依赖关系。通过验证，该方法在性能上优于基准的基于RNN的方法，可用于脱轴融合，库扩展和生成对生物目标具有高预测活性的化合物。