大量のデータを学習することで汎用的な能力をもつようになり，さまざまな下流タスクに適用可能なモデル．LLMやタンパク質言語モデル，ゲノム言語モデル，シングルセルの発現モデルなどが代表例．（実験医学増刊445より）
AI・データ駆動型創薬研究
マルチオミクス✕ケモインフォマティクスでより確実な治療標的を見つけ、薬をデザインする
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
大量のデータを学習することで汎用的な能力をもつようになり，さまざまな下流タスクに適用可能なモデル．LLMやタンパク質言語モデル，ゲノム言語モデル，シングルセルの発現モデルなどが代表例．（実験医学増刊445より）
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