TxGemma-9B

针对疟疾药物发现微调的大型语言模型性能优于专有模型

一项新研究推出了 Malaria-Instruct，这是一个用于利用大型语言模型（LLM）进行疟疾药物发现的数据集。该研究评估了几种开源LLM，发现经过微调的模型在虚拟筛选抗疟化合物方面，其性能显著优于经典的机器学习方法，甚至优于未经微调的专有模型，如Gemini 2.5和OpenAI o3。特定领域的微调对于性能至关重要，其中TxGemma-9B和LlaSMol-Mistral-7B等模型表现最佳。