トークン化のボトルネック：語彙拡張が事前学習済み言語モデルにおける化学表現学習をどのように改善するか

この記事は、事前学習済み言語モデル（LLM）の限られた語彙内で化学構造を表現することの課題について議論している可能性があります。次に、カスタムトークン化や化学固有のトークンの追加を通じて語彙を拡張することが、LLMの化学表現の理解と生成能力をどのように向上させるかを検討しています。焦点は、化学に関連するタスクにおけるLLMのパフォーマンスの向上です。

• •トークン化の制限は、LLMの化学構造の理解を妨げる可能性があります。
• •語彙拡張は、化学表現学習を改善するための潜在的な解決策です。
• •この研究は、化学関連タスクにおけるLLMのパフォーマンスに対する語彙拡張の影響を調査している可能性があります。