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量化对本地LLM分子生成影响因模型而异

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AI 综述

ChemRxiv预印本作者Bortot等评测了Gemma-4-31B、GPT-OSS-120B、Mistral-Small-4-119B和Qwen-3.6-35B-A3B在BF16、Q8、Q6、Q4量化精度下的分子生成表现,任务分为无约束生成和以69个参考激酶抑制剂为上下文条件的类药分子生成。 结果显示,在无约束生成任务中,量化未影响分子的有效性、唯一性、类药性、多样性和可合成性。但在参考条件生成中,模型对参考分子的遵循程度因模型而异:Gemma-4-31B是唯一在所有精度下都能稳定生成与参考化合物相似分子的模型;GPT-OSS-120B在BF16、Q8、Q6下能遵循参考分子,但在Q4量化下失去生成目标化学空间分子的能力。 这些结果提示,低精度量化对分子生成的影响取决于具体模型和任务条件,不能一概而论。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

报道时间线

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11月6日
  1. ChemRxiv Preprints
    ChemRxiv预印本:开源大模型分子生成对参考数据的遵循因模型而异

    研究在无约束生成和以69个参考激酶抑制剂为条件的两个分子生成任务中,评测了Gemma-4-31B、GPT-OSS-120B、Mistral-Small-4-119B和Qwen-3.6-35B-A3B在BF16、Q8、Q6、Q4量化精度下的表现。

  2. ChemRxiv Preprints精选
    ChemRxiv预印本:本地开源大模型在分子生成中对参考数据的遵循程度因模型而异

    研究在无约束和以69个参考激酶抑制剂为条件的两个分子生成任务中,评测了Gemma-4-31B、GPT-OSS-120B、Mistral-Small-4-119B和Qwen-3.6-35B-A3B在BF16、Q8、Q6、Q4量化级别下的表现。

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