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English(EN) Does Pretraining Teach Chemical Language Models Chemistry?

研究发现：预训练化学语言模型未能教会化学知识

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的arXiv论文研究了预训练化学语言模型（CLMs）是否能有效地教会它们化学知识。研究发现，预训练的收益不会随之扩展，性能在梯度提升基线以下饱和，一些预训练方法甚至导致性能比随机初始化的模型更差。虽然CLMs可以解析分子结构，但它们在这方面并不比随机模型做得更好，这表明它们主要学习描述符类属性和标记统计数据，而不是超越经典分子特征所能捕捉的深度化学理解。 AI

影响 表明当前化学语言模型的预训练方法可能未能有效地传授深度化学知识。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究发现：预训练化学语言模型未能教会化学知识

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Leif Sieben, Yoel Zimmermann ·

    预训练是否教会了化学语言模型化学知识？

    arXiv:2610.18651v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Chemical language models (CLMs) are pretrained on large corpora of molecules with the aim of learning representations that transfer to diverse downstream tasks. Here, we systematically study the effects of pretraining usin…

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