AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · Nature Computational Science · 2026-10-12

बड़े भाषा मॉडल से गुणों का पूर्वानुमान लगाने में कम अधिक हो सकता है

मूल शीर्षक: Less can be more for predicting properties with large language models

निर्देशांक-श्रेणी डेटा से गुणों का पूर्वानुमान लगाना, जैसे क्रिस्टल संरचनाओं से निर्माण ऊर्जा या प्रत्यास्थता मापांक, कम्प्यूटेशनल विज्ञान के लिए केंद्रीय है, और बड़े भाषा मॉडल (LLM) इस पर लागू किए गए हैं। सिंथेटिक डेटासेट और MatText बेंचमार्क का उपयोग करके, लेखकों ने पाया कि LLM श्रेणी पैटर्न को अच्छी तरह संभालते हैं, लेकिन निर्देशांक जानकारी को लगातार पकड़ने में विफल रहते हैं। यह निष्कर्ष 70 अरब पैरामीटर तक के मॉडल आकारों, 2 × 10^6 संरचनाओं तक के डेटासेट और विभिन्न टेक्स्ट निरूपणों में लागू रहता है, और संरचनात्मक प्रभावों के प्रभुत्व वाले गुण पूर्वानुमान में विशेषीकृत ज्यामितीय आर्किटेक्चर LLM से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

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