Matthias Busch

LLM的分子预测能力在记忆与真实学习之间进行测试

一项新近发表在arXiv上的研究，调查了大型语言模型（LLMs）在分子性质预测方面的上下文学习能力。研究人员探讨了GPT-4.1、GPT-5和Gemini 2.5等模型是真正执行回归分析，还是依赖于记忆的数据。通过在一系列MoleculeNet数据集上进行的盲测实验，该研究未发现逐字检索的证据，并强调了在数据访问逐渐受限时，预训练知识与上下文信息之间的冲突。