I biologi fungerer skaleringslover ... ... til de ikke gjør det. For kondisjonsprediksjon øker ytelsen til proteinspråkmodellen med modellstørrelsen til den platåer og deretter forringes. Etter hvert som treningstapet (NLL) går ned, begynner modellene å forutsi høyere sekvenssannsynligheter og korrelere mindre med underliggende kondisjon. Eksempel 10 001 på hvorfor AI for biologi krever nøye vurdering av underliggende distribusjoner, opplæringsmål og dusinvis av andre detaljer. Skjæringspunktet er rikt, men krever nøye arbeid på tvers av begge disipliner.

Flott detektivarbeid fra Shen Lab ved Columbia: