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如何克服 QLLM 在制药研究中面临的数据不足问题？

2025-09-10

1.3 K

问题分析

药物研发存在数据稀缺、实验成本高的特点，而 QLLM 需要充分数据才能发挥量子优势。

解决策略

迁移学习：利用预训练的生物医学 QLLM 进行微调
数据增强：应用量子生成对抗网络(QGAN)合成分子结构数据
多模态学习：整合蛋白质结构预测模型AlphaFold等外部知识源
主动学习：通过量子贝叶斯优化指导实验设计，提高数据收集效率

实施路径

建议采用”小数据驱动”方法：1) 建立分子表征的量子嵌入空间；2) 用量子相似性度量指导化合物筛选；3) 逐步迭代优化模型。

本答案来源于文章《全球首个量子 AI 模型问世！SECQAI 发布 QLLM 即将进入 Beta 测试》

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