การประยุกต์ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในการวิจัยและพัฒนายามีการขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ในอดีต มีปัญหาคอขวดทางเทคนิคในการใช้ภาษาธรรมชาติกับการเพิ่มประสิทธิภาพระดับโมเลกุล แต่การเกิดขึ้นของแบบจำลอง DrugAssist มอบแนวทางใหม่ให้กับปัญหานี้ โมเดล DrugAssist ช่วยให้สามารถโต้ตอบแบบเรียลไทม์ระหว่างภาษาธรรมชาติกับมนุษย์ในระหว่างกระบวนการพัฒนายา ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความสะดวกสบายของการเพิ่มประสิทธิภาพระดับโมเลกุลได้อย่างมาก ประสิทธิภาพความสามารถในการถ่ายโอนในการเพิ่มประสิทธิภาพแอตทริบิวต์เดียวและสถานการณ์ตัวอย่างแบบศูนย์และตัวอย่างไม่กี่ตัวอย่างมีความโดดเด่นเป็นพิเศษ โดยนำการเปลี่ยนแปลงเชิงนวัตกรรมมาสู่ด้านการค้นคว้ายา
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านการประมวลผลภาษา แต่มีความท้าทายในการเพิ่มประสิทธิภาพระดับโมเลกุลสำหรับการค้นคว้ายา อย่างไรก็ตาม นักวิจัยประสบความสำเร็จในการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ระหว่างภาษาธรรมชาติกับมนุษย์ในระหว่างกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพระดับโมเลกุล ผ่านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้แบบจำลอง DrugAssist แบบจำลองดังกล่าวทำงานได้ดีในการเพิ่มประสิทธิภาพคุณลักษณะเดี่ยว และมีความสามารถในการถ่ายโอนตัวอย่างเป็นศูนย์และเพียงไม่กี่ตัวอย่าง สถานการณ์ตัวอย่าง ซึ่งให้ความเป็นไปได้ของการโต้ตอบแบบเรียลไทม์และการเพิ่มประสิทธิภาพซ้ำสำหรับการค้นพบยา
การใช้โมเดล DrugAssist ที่ประสบความสำเร็จถือเป็นการตอกย้ำเทคโนโลยี AI ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในด้านการวิจัยและพัฒนายา โดยให้การสนับสนุนทางเทคนิคที่แข็งแกร่งในการเร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนายาใหม่ ตลอดจนลดต้นทุนการวิจัยและพัฒนา ในอนาคต การพัฒนาเทคโนโลยีที่คล้ายกันอย่างต่อเนื่องจะช่วยส่งเสริมความก้าวหน้าของอุตสาหกรรมยาอย่างมาก