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原标题:迈向 “通用大原子模型” 时代,深度解读 DPA-2
关键字:解读,模型,势能,原子,深度
文章来源:机器之心
内容字数:3194字
内容摘要:
人工智能(AI)的快速发展推动了原子建模、模拟和设计领域的重大变化。基于 AI 的势能模型已被研究者成功地用于大规模和长时间的模拟,其准确率达到了从头计算(ab initio)电子结构方法的水平。
然而,面对一个新的复杂体系,要获得可用的、较为完备的势函数模型,研究者仍需要获取大量计算数据并从头开始训练。随着电子结构数据的积累,研究者开始关注 “通用” 的势能函数模型,如 DPA-1,Equiformer-V2 等。但这些模型通用性不高,要实现真正意义上的 LAM(Large Atomic Model) 通用大原子模型,还需要克服先前研究的缺点。
经过北京科学智能研究院、北京应用物理与计算数学研究所、深势科技等 29 家单位的 42 位合作者的通力协作,深度势能预训练大模型 DPA-2 于 2023 年底正式发布,它也将成为 OpenLAM 大原子模型计划的重要载体。
目前 DPA-2 模型已覆盖化学元素超过 90 种,面向丰富的下游任务,微调 DPA-2 所需的数据量整体相比过去要节省 90% 以上,进一步降低训练成本。DPA-2 采用了多任务训练的策略,从而可以打破数据集来源限制,
原文链接:迈向 “通用大原子模型” 时代,深度解读 DPA-2
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