ProtChatGPT 通过自然语言学习和理解蛋白质结构，使用户能够上传蛋白质、提问和进行互动对话以生成全面答案，为蛋白质研究提供了新的可能性。

Feb, 2024

本文针对大语言模型在化学领域能力的未知，建立起一个包含 8 个化学实践任务的全面基准，运用 GPT-4、GPT-3.5 和 Davinci-003 三种 GPT 模型以零样本和少样本的情境下进行测试，发现 GPT-4 相较于其他两种模型表现更佳，而 GPT 模型在需要精确理解分子 SMILES 表示的任务中较为欠缺，而在文本相关的说明任务方面表现出较强的能力。

May, 2023

基于大型语言模型（LLMs）的研究和应用在生物信息学领域有着巨大潜力和效力，该研究通过分析各种关键生物信息学任务，证明了 LLMs（如 GPT 变体）在给定适当提示的情况下可以成功处理大多数任务，同时也分析了在复杂生物信息学任务中的局限性。

Feb, 2024

利用自然语言处理模型 GPT-MolBERTa，通过分析分子的详细文本描述来预测其性质，并展示模型的可解释性。

Sep, 2023

ChatDrug 是一种基于会话大型语言模型（LLMs）的药物编辑框架，该模型联合使用提示模块、检索域反馈（ReDF）模块和会话模块，以实现有效的药物编辑，其在 33 项药物编辑任务中表现最佳，并可以从领域特定的角度提供有启发性的解释，为制药研究和发展的推进铺平了道路。

May, 2023

通过使用基于 transformer 的生成神经网络架构的 ChatGPT 和其他大型语言模型（LLM）在自然语言处理和图像合成等领域的惊人成功，许多研究人员对过程系统工程（PSE）中的潜在机会感到兴奋。然而，尽管它们在某些任务中非常有用，如撰写文件的初稿、代码编写辅助、文本摘要等，但它们在高度科学领域的成功受限于缺乏深度领域知识而无法推理、规划或解释。在这篇论文中，我们讨论了在化学工程领域开发这种系统面临的挑战和机遇。

May, 2024

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

大型语言模型（LLM）在生物化学任务中表现出卓越的性能，特别是分子字幕翻译任务，在分子和自然语言文本之间建立联系。然而，先前的方法在将 LLM 调整到分子 - 字幕翻译任务中需要额外的领域特定预训练阶段，分子和文本空间之间的对齐性较弱，或者对 LLM 的规模有严格要求。为了解决这些挑战，我们提出了一种新的范式：上下文分子适应（ICMA），允许 LLM 通过上下文示例来学习分子 - 文本对应关系。实验证明，ICMT 可以使 LLM 在没有额外的训练语料库和复杂结构的情况下实现最先进的或相当的性能，表明 LLM 本质上是上下文中的分子学习器。

Mar, 2024

ChemLLM 是第一个专门用于化学领域的大型语言模型，通过使用结构化化学知识构建对话系统，能够在化学学科中顺畅交互完成各种任务，包括名称转换、分子标题和反应预测，并在相关数学和物理任务中展现出出色的适应性。

Feb, 2024

PharmGPT is a suite of multilingual LLMs specifically trained on a comprehensive corpus tailored to the Bio-Pharmaceutical and Chemical sectors, demonstrating exceptional capability in domain-specific tasks, addressing the existing gap in specialized language modeling, and paving the way for more effective applications of NLP in specialized domains.

Jun, 2024