إن تطبيق النماذج اللغوية واسعة النطاق في أبحاث وتطوير الأدوية يتوسع باستمرار. في الماضي، كانت هناك اختناقات فنية في تطبيق اللغة الطبيعية لتحسين الجزيئات، ولكن ظهور نموذج DrugAssist يقدم حلاً جديدًا لهذه المشكلة. يتيح نموذج DrugAssist التفاعل في الوقت الفعلي بين اللغة الطبيعية والبشر أثناء عملية تطوير الدواء، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة وملاءمة التحسين الجزيئي بشكل كبير. يعد أداء قابلية النقل في تحسين السمة الفردية وسيناريوهات العينة الصفرية والعينات القليلة رائعًا بشكل خاص، مما يجلب تغييرات مبتكرة في مجال اكتشاف الأدوية.
في السنوات الأخيرة، حققت النماذج اللغوية الكبيرة تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغة، ولكن هناك تحديات في التحسين الجزيئي لاكتشاف الأدوية. ومع ذلك، فقد نجح الباحثون في تحقيق التفاعل في الوقت الفعلي بين اللغة الطبيعية والبشر أثناء عملية التحسين الجزيئي من خلال تطوير وتطبيق نموذج DrugAssist. ويؤدي النموذج أداءً جيدًا في تحسين السمة الفردية ويتمتع بإمكانية نقل ممتازة في العينة الصفرية والقليلة. سيناريوهات العينة، مما يوفر إمكانية التفاعل في الوقت الحقيقي والتحسين التكراري لاكتشاف الأدوية.
يمثل التطبيق الناجح لنموذج DrugAssist زيادة في تعميق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال البحث والتطوير في مجال الأدوية، مما يوفر دعمًا فنيًا قويًا لتسريع عملية البحث والتطوير في مجال الأدوية الجديدة وتقليل تكاليف البحث والتطوير. وفي المستقبل، فإن التطوير المستمر لتقنيات مماثلة سوف يعزز بشكل كبير تقدم صناعة الأدوية.