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In-Context Tuning

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  1. TOOL · CL_123170 ·

    新研究发现大型语言模型在分子泛化方面存在困难

    一篇新的研究论文质疑了大型语言模型（LLMs）在分子领域的泛化能力。该研究引入了一个“分子扰动”框架，以测试大型语言模型对分子结构变化的反应。研究结果表明，即使是微小的结构变化也会显著降低大型语言模型在分子任务上的性能，突显了其信任区域的局限性。研究提出，在上下文调整（ICT）可能通过提高对这类结构变化的鲁棒性来提供部分解决方案。