論文の概要: From Words to Molecules: A Survey of Large Language Models in Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01439v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 14:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 15:04:01.095745
• Title: From Words to Molecules: A Survey of Large Language Models in Chemistry
• Title（参考訳）: 言葉から分子へ:化学における大規模言語モデルの調査
• Authors: Chang Liao, Yemin Yu, Yu Mei, Ying Wei
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を化学分野に組み込む際に用いられるニュアンスド方法論について考察する。 化学LLMを,その入力データのドメインとモダリティに基づいて3つの異なるグループに分類し,これらをLCMに組み込むアプローチについて議論する。 最後に,化学知識のさらなる統合,継続学習の進歩,モデル解釈可能性の向上など,有望な研究方向性を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.129759559674968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Large Language Models (LLMs) have achieved significant success in natural language processing (NLP) and various interdisciplinary areas. However, applying LLMs to chemistry is a complex task that requires specialized domain knowledge. This paper provides a thorough exploration of the nuanced methodologies employed in integrating LLMs into the field of chemistry, delving into the complexities and innovations at this interdisciplinary juncture. Specifically, our analysis begins with examining how molecular information is fed into LLMs through various representation and tokenization methods. We then categorize chemical LLMs into three distinct groups based on the domain and modality of their input data, and discuss approaches for integrating these inputs for LLMs. Furthermore, this paper delves into the pretraining objectives with adaptations to chemical LLMs. After that, we explore the diverse applications of LLMs in chemistry, including novel paradigms for their application in chemistry tasks. Finally, we identify promising research directions, including further integration with chemical knowledge, advancements in continual learning, and improvements in model interpretability, paving the way for groundbreaking developments in the field.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLM) は自然言語処理 (NLP) や様々な学際領域において大きな成功を収めている。 しかし、化学へのllmの適用は、専門的なドメイン知識を必要とする複雑なタスクである。 本稿では,llmを化学分野に統合し,この学際的融合における複雑さとイノベーションを探究する,ニュアンス的手法の徹底的な考察を行う。 具体的には,分子情報がLLMにどのように供給されるか,様々な表現やトークン化手法を用いて検討することから始める。 次に, 化学LLMを, それらの入力データの領域とモダリティに基づいて3つの異なるグループに分類し, これらの入力をLCMに組み込むアプローチについて議論する。 さらに, 化学llmに適応した事前学習目標について述べる。 その後、化学におけるLSMの多様な応用を探求し、化学タスクへの応用のための新しいパラダイムについて考察する。 最後に, 化学知識のさらなる統合, 継続的学習の進歩, モデル解釈能力の向上など, この分野の画期的な発展への道筋を拓く有望な研究方向を明らかにする。

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