論文の概要: Transformers and Large Language Models for Chemistry and Drug Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06083v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 18:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 02:18:56.000876
• Title: Transformers and Large Language Models for Chemistry and Drug Discovery
• Title（参考訳）: 化学と創薬のためのトランスフォーマーと大規模言語モデル
• Authors: Andres M Bran, Philippe Schwaller
• Abstract要約: 言語モデリングは、主にTransformerアーキテクチャの発明によって、ここ数年で目覚ましい進歩を遂げてきた。 トランスフォーマーは、再合成計画や化学宇宙探査など、薬物発見プロセスにおける重要なボトルネックに取り組む。 新しい傾向は、大規模言語モデルにおける最近の発展を活用し、化学における一般的なタスクを解くことができるモデルの波を生み出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4769602527256662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language modeling has seen impressive progress over the last years, mainly prompted by the invention of the Transformer architecture, sparking a revolution in many fields of machine learning, with breakthroughs in chemistry and biology. In this chapter, we explore how analogies between chemical and natural language have inspired the use of Transformers to tackle important bottlenecks in the drug discovery process, such as retrosynthetic planning and chemical space exploration. The revolution started with models able to perform particular tasks with a single type of data, like linearised molecular graphs, which then evolved to include other types of data, like spectra from analytical instruments, synthesis actions, and human language. A new trend leverages recent developments in large language models, giving rise to a wave of models capable of solving generic tasks in chemistry, all facilitated by the flexibility of natural language. As we continue to explore and harness these capabilities, we can look forward to a future where machine learning plays an even more integral role in accelerating scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングはここ数年で目覚ましい進歩を遂げており、主にトランスフォーマーアーキテクチャの発明によって、化学と生物学のブレークスルーとともに、機械学習の多くの分野に革命をもたらした。 本章では, 化学合成計画や化学宇宙探査など, 薬物発見プロセスにおける重要なボトルネックに対処するために, トランスフォーマーの活用に化学と自然言語の類似性がどのような影響を与えたかを考察する。 この革命は、線形化分子グラフのような単一の種類のデータを使って特定のタスクを実行できるモデルから始まり、分析機器からのスペクトル、合成アクション、人間の言語といった他の種類のデータを含むように進化した。 新しい傾向は、最近の大規模言語モデルの発展を生かして、化学における一般的なタスクを解決できるモデルの波を生み出し、全て自然言語の柔軟性によって促進される。 これらの機能を探求し、活用していくにつれて、科学的発見を加速する上で、機械学習がさらに不可欠な役割を果たす未来を楽しみにしています。

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