
Les LLM affinés prédisent les géométries moléculaires mieux que les modèles d’apprentissage profond spécialisés
Les grands modèles de langage ont transformé la façon dont les machines traitent le texte, mais leur capacité à apprendre le « langage de la géométrie moléculaire », c’est-à-dire l’arrangement spatial des atomes en trois dimensions, est restée largement inexplorée. Une nouvelle prépublication d’une équipe dirigée par Joseph Cavanagh et Teresa Head-Gordon à l’Université de […]










