論文の概要: Mol-Instructions: A Large-Scale Biomolecular Instruction Dataset for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08018v5
• Date: Mon, 4 Mar 2024 12:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:16:58.117259
• Title: Mol-Instructions: A Large-Scale Biomolecular Instruction Dataset for Large Language Models
• Title（参考訳）: molインストラクション:大規模言語モデルのための大規模生体分子インストラクションデータセット
• Authors: Yin Fang, Xiaozhuan Liang, Ningyu Zhang, Kangwei Liu, Rui Huang, Zhuo Chen, Xiaohui Fan, Huajun Chen
• Abstract要約: Mol-Instructionsは、生体分子ドメイン用に設計された包括的な命令データセットである。 各コンポーネントは、生体分子の特徴や行動に関するLCMの理解と予測能力を改善することを目的としている。 生体分子研究の複雑な領域における大規模モデルの性能向上におけるモールインストラクションの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.41299105569085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), with their remarkable task-handling capabilities and innovative outputs, have catalyzed significant advancements across a spectrum of fields. However, their proficiency within specialized domains such as biomolecular studies remains limited. To address this challenge, we introduce Mol-Instructions, a comprehensive instruction dataset designed for the biomolecular domain. Mol-Instructions encompasses three key components: molecule-oriented instructions, protein-oriented instructions, and biomolecular text instructions. Each component aims to improve the understanding and prediction capabilities of LLMs concerning biomolecular features and behaviors. Through extensive instruction tuning experiments on LLMs, we demonstrate the effectiveness of Mol-Instructions in enhancing large models' performance in the intricate realm of biomolecular studies, thus fostering progress in the biomolecular research community. Mol-Instructions is publicly available for ongoing research and will undergo regular updates to enhance its applicability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、タスクハンドリング能力と革新的な出力を持ち、様々な分野において大きな進歩をもたらした。 しかし、生体分子研究などの専門領域での能力は限られている。 この課題に対処するために,生体分子ドメイン用に設計された包括的命令データセットであるMoll-Instructionsを導入する。 Mol-Instructionsは分子指向命令、タンパク質指向命令、生体分子テキスト命令の3つの重要な構成要素を含んでいる。 各コンポーネントは、生体分子の特徴や行動に関するLCMの理解と予測能力の向上を目的としている。 本研究では,生体分子研究の複雑な領域における大規模モデルの性能向上におけるモルインストラクションの有効性を実証し,生体分子研究コミュニティの進展を促す。 Mol-Instructionsは、現在進行中の研究のために公開されている。

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