首页阿里云的开源科学模型LOGOS仅用1/56的参数就超越了微软
阿里巴巴的ATH-Token Foundry与中国人民大学高强人工智能研究院合作，宣布开源发布LOGOS。 这是首个基于统一科学语法构建的多领域科学生成式基础模型，通过纯序列建模，在六个具有代表性的科学任务中，其表现始终与传统领域专用方法持平或更胜一筹。
该模型最突出的特点是其卓越的参数效率。LOGOS-1B仅拥有10亿个参数，却在多个关键任务上表现优于微软的NatureLM（后者拥有8×70亿个参数）。
开创适用于异构对象的统一科学语法
LOGOS 采用了一个涵盖七种模态（生物大分子、化学实体及界面相互作用）的大型预训练语料库，总计 448.7 亿个令牌。通过共享词汇表，它将蛋白质和小分子等原本异构的对象编码为统一的离散令牌序列。
这种独特的科学语法使大型模型能够在共享的生成空间内，通过自回归方式解释不同的科学对象。它甚至引入了“文本描述法”，无需输入复杂的3D坐标，仅依靠序列预测，即可对复杂的空间交互规则进行概念化表征。
弥合预训练与应用之间的鸿沟
在传统研究环境中，模型在不同阶段之间的切换通常需要在部署时进行大量微调。LOGOS 在形式和目的上都实现了高度一致性，因为其预训练数据的序列格式与下游任务的输入和输出格式相匹配。
这种对齐有效消除了预训练与实际应用之间的隔阂，无需复杂的适配层即可直接实现生成能力。阿里巴巴现已将该大型模型的模型权重、推理代码及技术报告全面开源。
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