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東京大学の研究チームは、深層学習モデルのTransformer(トランスフォーマー)が多様な化合物構造を学習していく過程で、特定の部分を苦手としていることを発見した。深層学習モデルは薬学研究でも活用されており、化合物構造を自然言語処理を使って数値へ変換する化学言語モデルが使われている。ただ、深層学習モデルが多様な化合物構造をどのように認識し、学習しているのかは明らかになっていなかった。 東京大学の …