الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الكيمياء والمواد · Nature Computational Science · 2026-10-12

الأقل قد يكون أفضل في التنبؤ بالخصائص باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة

العنوان الأصلي: Less can be more for predicting properties with large language models

التنبؤ بالخصائص من بيانات الإحداثيات والفئات، مثل طاقات التكوّن أو معاملات المرونة انطلاقًا من البنى البلورية، أمر محوري في العلوم الحاسوبية، وقد طُبّقت عليه النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وباستخدام مجموعات بيانات اصطناعية ومعيار MatText، يجد المؤلفون أن النماذج اللغوية الكبيرة تخفق باستمرار في التقاط معلومات الإحداثيات بينما تتعامل جيدًا مع أنماط الفئات. وينطبق ذلك على أحجام نماذج تصل إلى 70 مليار معامل، ومجموعات بيانات تصل إلى 2 × 10^6 بنية، وعلى تمثيلات نصية مختلفة، وفي التنبؤ بالخصائص التي تهيمن عليها التأثيرات البنيوية تتفوق المعماريات الهندسية المتخصصة على النماذج اللغوية الكبيرة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →