SciCore-Mol: Дополнение больших языковых моделей с помощью подключаемых модулей молекулярного познания Юсюань Чен1, Чанвэй Lv2, Юндуо Сяо2, Юкунь Ян2, Чжэни Цзэн3 и Чжиюань Лю**2 1 Школа электронной и компьютерной инженерии, Пекинский университет, Шэньчжэнь, Китай 2 Университет Цинхуа, Пекин, Китай 3 Школа разведки и технологий, Нанкинский университет, Нанкин, Китай *Автор, отвечающий за переписку: zengzn@nju.edu.cn Большие языковые модели (LLM) становятся все более популярными в профессиональных областях, но при этом сталкиваются с фундаментальным когнитивным напряжением при работе с гетерогенными научными данными: LLM предназначены для дискретных символических последовательностей естественного языка, тогда как научные объекты, представленные молекулами, по своей сути являются топологическими и геометрическими. Включение этих структур в линейный текст неизбежно приводит к потере информации, а семантический шум мешает когнитивным рассуждениям LLM. Мы предлагаем SciCore-Mol, новую парадигму для дополнения LLM подключаемыми внешними когнитивными модулями, включая кодировщик GVP, генератор диффузии и преобразователь с числовой чувствительностью (трансформатор реакции). Эта архитектура сохраняет общие возможности, обеспечивая при этом специализированные…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: openbmb
Теги: qwen3, conversational, en, zh
Лайков: 6 | Загрузок: 72
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
