약물 연구 및 개발에서 대규모 언어 모델의 적용은 지속적으로 확대되고 있습니다. 과거에는 분자 최적화에 자연어를 적용하는 데 기술적 병목 현상이 있었지만 DrugAssist 모델의 등장은 이 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공합니다. DrugAssist 모델은 약물 개발 과정에서 자연어와 인간 간의 실시간 상호 작용을 가능하게 하여 분자 최적화의 효율성과 편의성을 크게 향상시킵니다. 단일 속성 최적화와 제로 샘플 및 소수 샘플 시나리오에서의 전이성 성능은 특히 탁월하여 약물 발견 분야에 혁신적인 변화를 가져옵니다.
최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델이 언어 처리 분야에서 상당한 진전을 이루었지만 약물 발견을 위한 분자 최적화에는 어려움이 있습니다. 그러나 연구자들은 DrugAssist 모델의 개발 및 적용을 통해 분자 최적화 과정에서 자연어와 인간 간의 실시간 상호 작용을 성공적으로 달성했습니다. 이 모델은 단일 속성 최적화에서 잘 수행되며 제로 샘플 및 소수 샘플에서 우수한 전달성을 갖습니다. 샘플 시나리오는 약물 발견을 위한 실시간 상호 작용 및 반복 최적화 가능성을 제공합니다.
DrugAssist 모델의 성공적인 적용은 신약 연구 개발 분야에서 AI 기술이 더욱 심화되어 신약 연구 개발 프로세스를 가속화하고 연구 개발 비용을 절감하기 위한 강력한 기술 지원을 제공한다는 것을 의미합니다. 앞으로도 유사한 기술의 지속적인 개발은 제약산업의 발전을 크게 촉진할 것입니다.