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自20世纪70年代以来,科学家一直致力于根据氨基酸序列预测蛋白质结构,但这是一项极其艰巨的任务。因为有些氨基酸和其他氨基酸相互作用,有些氨基酸则具有疏水性。而且氨基酸链形成了复杂的形状,使精准确定蛋白质结构难上加难。
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随着大模型(如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本)的规模不断扩大,对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代,参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求,导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外,随着隐私法规的日益严格,如欧盟发布《通用数据保护条例》,大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限,进一步加剧了数据供需不平衡的问题。
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