药明生物基于开源大模型微调的 NLP 工具主要是基于 Meta Llama 3 等开源框架进行微调的12。这些工具在药物研发中有着重要作用，具体如下1：
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精准筛选患者亚群：可以分析全球 10 万 + 电子健康记录（EHR）与文献数据，结合药明自研的临床表型图谱模型，在某自身免疫病药物的 III 期临床试验中，使入组时间缩短 45%，试验总成本减少 3000 万美元，试验结果显示亚组患者有效率提升 28%（p<0.001）。
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合规文档生成：能将实验数据自动转化为申报文件（FDA/EMA 格式），提高了文档生成的效率和准确性，有助于药物研发过程中的合规性管理。
此外，药明生物还可能基于 Hugging Face BERT 等开源框架进行微调，用于生物信息相关的任务，例如从大量生物医学文献中提取关键信息、进行疾病 - 基因关联研究、找出潜在药物靶点及药物相互作用等25。药明生物参与优化的生物信息工具已开源至 GitHub，如非编码 RNA 分析工具包2。