A aplicação de modelos de linguagem em larga escala na pesquisa e desenvolvimento de medicamentos está em constante expansão. No passado, havia gargalos técnicos na aplicação da linguagem natural à otimização molecular, mas o surgimento do modelo DrugAssist fornece uma nova solução para este problema. O modelo DrugAssist permite a interação em tempo real entre a linguagem natural e os humanos durante o processo de desenvolvimento de medicamentos, melhorando significativamente a eficiência e a conveniência da otimização molecular. Seu desempenho de transferibilidade na otimização de um único atributo e em cenários de amostra zero e com poucas amostras é particularmente notável, trazendo mudanças inovadoras no campo da descoberta de medicamentos.
Nos últimos anos, grandes modelos de linguagem fizeram progressos significativos no campo do processamento de linguagem, mas existem desafios na otimização molecular para a descoberta de medicamentos. No entanto, os pesquisadores alcançaram com sucesso a interação em tempo real entre a linguagem natural e os humanos durante o processo de otimização molecular por meio do desenvolvimento e aplicação do modelo DrugAssist. O modelo tem um bom desempenho na otimização de um único atributo e tem excelente transferibilidade em amostras zero e poucas. cenários de amostra, fornecendo a possibilidade de interação em tempo real e otimização iterativa para descoberta de medicamentos.
A aplicação bem sucedida do modelo DrugAssist marca o aprofundamento da tecnologia de IA no domínio da investigação e desenvolvimento de medicamentos, proporcionando um forte apoio técnico para acelerar o processo de investigação e desenvolvimento de novos medicamentos e reduzir os custos de investigação e desenvolvimento. No futuro, o desenvolvimento contínuo de tecnologias semelhantes promoverá enormemente o progresso da indústria farmacêutica.