LLM-to-Flow Distillation 用自然语言操控药物设计生成模型
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LLM-to-Flow Distillation 用自然语言操控药物设计生成模型
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AI 综述
Rohan Paul 介绍了一种名为 LLM-to-Flow Distillation 的方法：用户用自然语言描述目标，由 LLM 直接为药物设计生成模型的输出打分，从而省去为每个目标单独训练奖励模型。 据其介绍，基础分子模型在 38,500 个样本中产出 0 个可用命中，经几轮迭代后每 512 个样本可产出 1 个；评测中该方法以 69.06 对 57.04 击败直接针对真实评分函数训练的版本，且全程未接触任何真实分数。
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最新进展10月15日 19:26
LLM-to-Flow Distillation：用自然语言目标操控药物设计生成模型报道时间线
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10月15日
- Rohan PaulLLM-to-Flow Distillation：用自然语言目标操控药物设计生成模型
LLM-to-Flow Distillation 让用户用自然语言描述目标，由 LLM 直接给药物设计生成模型的输出打分，省去为每个目标训练奖励模型。基础分子模型在 38,500 个样本中产出 0 个可用命中，几轮迭代后每 512 个样本可产出 1 个。该方法在评测中以 69.06 对 57.04 击败直接针对真实评分函数训练的版本，且全程未接触任何真实分数。
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