首頁阿里雲的開源科學模型 LOGOS 以僅微不足道的 1/56 參數量，擊敗了微軟
阿里巴巴旗下的 ATH-Token Foundry 與中國人民大學高強人工智慧研究院合作，宣布將 LOGOS 開源釋出。 這是首個基於統一科學語法建構的多領域科學生成式基礎模型，透過純序列建模，在六項具代表性的科學任務中，表現始終與傳統的領域專用方法持平或更勝一籌。
該模型最引人注目之處在於其卓越的參數效率。LOGOS-1B 僅憑 10 億個參數，便在多項關鍵任務上表現優於微軟的 NatureLM（後者擁有 8×70 億個參數）。
開創適用於異質對象的統一科學語法
LOGOS 採用涵蓋七種模態（生物大分子、化學實體及界面相互作用）的大型預訓練語料庫，總計達 448.7 億個標記。透過共享詞彙表，它將蛋白質和小分子等原本異質的對象編碼為統一的離散標記序列。
這種獨特的科學語法使大型模型能夠在共享的生成空間中，以自迴歸方式詮釋不同的科學對象。它甚至引入了「文字描述法」，無需輸入複雜的 3D 座標，僅憑序列預測即可將複雜的空間交互規則概念化。
彌合預訓練與應用之間的鴻溝
在傳統的研究環境中，模型在不同階段之間的切換，往往需要在部署時進行大量微調。LOGOS 無論在形式或目的上都展現出高度的一致性，因為其預訓練資料的序列格式與下游任務的輸入及輸出格式相符。
這種對齊有效消除了預訓練與實際應用之間的隔閡，無需複雜的適應層即可實現直接生成能力。阿里巴巴現已將此大型模型的模型權重、推論程式碼及技術報告全面開源。
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