Trong sinh học, các quy luật tỷ lệ hoạt động... ...cho đến khi chúng không còn hoạt động nữa. Đối với dự đoán độ fit, hiệu suất của mô hình ngôn ngữ protein tăng lên với kích thước mô hình cho đến khi đạt đến mức cao nhất và sau đó giảm xuống. Khi tổn thất đào tạo (NLL) giảm, các mô hình bắt đầu dự đoán xác suất chuỗi cao hơn và ít tương quan hơn với độ fit cơ bản. Ví dụ 10,001 về lý do tại sao AI cho sinh học cần xem xét cẩn thận các phân phối cơ bản, mục tiêu đào tạo và hàng chục chi tiết khác. Giao điểm là phong phú nhưng đòi hỏi công việc cẩn thận giữa cả hai lĩnh vực.

Công việc điều tra tuyệt vời từ Phòng thí nghiệm Shen tại Columbia: