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English(EN) MolP2SBench: Do LLMs Really Reason from Molecular Properties to Structure?

新基准评估 LLM 从分子性质进行化学推理的能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了 MolP2SBench，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在从分子性质推断化学结构方面的能力的新基准。该基准通过向 LLM 展示带有掩码的分子骨架及相关性质，要求它们从一组合理的候选结构中选择正确的结构来测试 LLM。对七个模型的评估显示，虽然 LLM 可以利用物理性质进行结构预测，但它们的性能因性质类型而异，并且并不总是与人类化学家感知的难度一致。 AI

影响 该基准可能有助于开发更可靠的 LLM，用于分子发现和量子化学推理。

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新基准评估 LLM 从分子性质进行化学推理的能力

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yuhang Xie, Zhiyi Shi, Zeyi Zhang, Zhisheng Qi, Yushun Dong, Yu Wang, Xiongye Xiao ·

    MolP2SBench：大型语言模型是否真的能从分子性质推断结构？

    arXiv:2610.12522v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used in molecular discovery and structure elucidation, where decisions depend on physical observations. Existing evaluations primarily focus on end-to-end molecular reconstruction, whe…

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