神经尺度规律是否正在误导量子化学？
化学物理
2025-10-01 v1 机器学习
计算物理
摘要
神经尺度规律正在推动机器学习社区训练越来越大的基础模型，跨越多个领域，确保对外推任务具有高准确性和可迁移的表示。我们在量子化学中测试了这一承诺，通过扩展模型容量和量子化学计算的训练数据。作为一项概括任务，我们评估了所得模型对中性 H 分子键断裂能的预测。我们发现，无论数据集大小或模型容量如何，仅在稳定结构上训练的模型，严重失败，甚至无法对 H 能量曲线进行定性再现。只有当压缩和拉伸的几何结构被明确包含在训练中时，预测才大致接近正确的形状。尽管如此，训练于最大且最具多样性数据集的最小型模型，在简单二原子分子上仍表现出严重失误。最令人震惊的是，它们无法再现两颗裸质子的平凡斥力能量曲线，这揭示了它们未能学习电子结构理论中涉及的基本库仑定律。这些结果表明，仅靠规模化方法不足以构建可靠的量子化学模型。
引用
@article{arxiv.2509.26397,
title = {Are neural scaling laws leading quantum chemistry astray?},
author = {Siwoo Lee and Adji Bousso Dieng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.26397},
year = {2025}
}