生物学では、スケーリングの法則が機能します... ...彼らが知らなくなるまで。 適応度予測では、タンパク質言語モデルのパフォーマンスは、モデルのサイズとともに増加し、頭打ちになってから低下します。 トレーニング損失 (NLL) が減少すると、モデルはシーケンス尤度が高く予測され始め、基礎となる適応度との相関関係が低くなります。 生物学のための AI が基礎となる分布、トレーニング目標、その他数十の詳細を慎重に検討する必要がある理由の例 10,001。 交差点は豊富ですが、両方の分野にわたる慎重な作業が必要です。

コロンビアのシェン研究所による素晴らしい探偵作品: