22个任务超越SOTA，43个任务媲美SOTA，Google推出医学治疗通用大模型

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | 萝卜皮 医生和科学家如果想开发一种新的疗法，这将是一个漫长且昂贵的任务，需要满足许多不同的标准，而能够加快这一过程的人工智能模型将是无价之宝。 然而，目前大多数人工智能方法只能解决一组定义狭窄的任务，通常局限于特定领域。 为了弥补这一差距，Google 团队提出了 Tx-LLM，这是一种通用大型语言模型（LLM），由 PaLM-2 微调而成，可编码有关各种治疗方式的知识。 仅使用一组权重，Tx-LLM 可同时处理与自由文本交织的各种化学或生物实体（小分子、蛋白质、核酸、细胞系、疾病）信息，使其能够预测广泛的相关属性。在 66 个任务中的 43 个任务上实现了与最先进 (SOTA) 技术相媲美的性能，并在 22 个任务中超越了 SOTA。 其中，Tx-LLM 尤其强大，在将分子 SMILES 表示与文 ………………………………