論文の概要: GIT-Mol: A Multi-modal Large Language Model for Molecular Science with Graph, Image, and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06911v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 09:03:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 20:24:53.469190
• Title: GIT-Mol: A Multi-modal Large Language Model for Molecular Science with Graph, Image, and Text
• Title（参考訳）: git-mol: グラフ、画像、テキストを用いた分子科学のためのマルチモーダル大言語モデル
• Authors: Pengfei Liu, Yiming Ren, Jun Tao and Zhixiang Ren
• Abstract要約: グラフ,画像,テキスト情報を統合したマルチモーダルな大規模言語モデルであるGIT-Molを紹介する。 特性予測の精度は5%-10%向上し、分子生成の妥当性は20.2%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.979382232281786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models have made significant strides in natural language processing, enabling innovative applications in molecular science by processing textual representations of molecules. However, most existing language models cannot capture the rich information with complex molecular structures or images. In this paper, we introduce GIT-Mol, a multi-modal large language model that integrates the Graph, Image, and Text information. To facilitate the integration of multi-modal molecular data, we propose GIT-Former, a novel architecture that is capable of aligning all modalities into a unified latent space. We achieve a 5%-10% accuracy increase in properties prediction and a 20.2% boost in molecule generation validity compared to the baselines. With the any-to-language molecular translation strategy, our model has the potential to perform more downstream tasks, such as compound name recognition and chemical reaction prediction.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは自然言語処理において大きな進歩を遂げ、分子のテキスト表現を処理することによって分子科学における革新的な応用を可能にした。 しかし、既存の言語モデルは複雑な分子構造や画像でリッチな情報を捉えることができない。 本稿では,グラフ,画像,テキスト情報を統合したマルチモーダルな大規模言語モデルであるGIT-Molを紹介する。 マルチモーダルな分子データの統合を容易にするため,全てのモダリティを統一された潜在空間に整列させることができる新しいアーキテクチャであるGIT-Formerを提案する。 特性予測の精度が5%～10%向上し, 分子生成の有効性が20.2%向上した。 言語間の分子翻訳戦略により, 化合物名認識や化学反応予測など, より下流の課題を遂行できる可能性が示唆された。

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