論文の概要: InstructMol: Multi-Modal Integration for Building a Versatile and Reliable Molecular Assistant in Drug Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16208v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 16:47:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 21:28:50.456671
• Title: InstructMol: Multi-Modal Integration for Building a Versatile and Reliable Molecular Assistant in Drug Discovery
• Title（参考訳）: instructmol: 薬物発見における汎用的・信頼性の高い分子アシスタント構築のためのマルチモーダル統合
• Authors: He Cao, Zijing Liu, Xingyu Lu, Yuan Yao, Yu Li
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、複雑な分子データとの相互作用の再構築を約束する。 我々の新しい貢献であるInstructMolは、インストラクションチューニングアプローチを通じて、分子構造と自然言語を効果的に整合させる。 InstructMolは、薬物発見関連分子タスクの大幅なパフォーマンス向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.870192393785043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of artificial intelligence in drug discovery encounters challenges with generalization and extensive training, yet Large Language Models (LLMs) offer promise in reshaping interactions with complex molecular data. Our novel contribution, InstructMol, a multi-modal LLM, effectively aligns molecular structures with natural language via an instruction-tuning approach, utilizing a two-stage training strategy that adeptly combines limited domain-specific data with molecular and textual information. InstructMol showcases substantial performance improvements in drug discovery-related molecular tasks, surpassing leading LLMs and significantly reducing the gap with specialized models, thereby establishing a robust foundation for a versatile and dependable drug discovery assistant.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見における人工知能の急速な進化は、一般化と広範な訓練の課題に遭遇するが、Large Language Models (LLMs) は複雑な分子データとの相互作用の再構築を約束する。 提案するマルチモーダルllmであるinstructmolは、限定されたドメイン固有データと分子およびテキスト情報とをうまく組み合わせた2段階のトレーニング戦略を用いて、命令チューニングアプローチによって分子構造と自然言語を効果的に整合させる。 InstructMolは、薬物発見関連分子タスクの大幅なパフォーマンス向上を示し、LLMを克服し、特殊モデルとのギャップを大幅に減らし、汎用的で信頼性の高い薬物発見アシスタントの堅牢な基盤を確立する。

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