論文の概要: X-LoRA: Mixture of Low-Rank Adapter Experts, a Flexible Framework for Large Language Models with Applications in Protein Mechanics and Molecular Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07148v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 20:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 14:15:46.175721
• Title: X-LoRA: Mixture of Low-Rank Adapter Experts, a Flexible Framework for Large Language Models with Applications in Protein Mechanics and Molecular Design
• Title（参考訳）: X-LoRA:タンパク質力学と分子設計に応用した大規模言語モデルのためのフレキシブルフレームワーク、低ランク適応専門家の混在
• Authors: Eric L. Buehler, Markus J. Buehler,
• Abstract要約: 低ランク適応(LoRA)に基づくディープ・レイヤ・ワイド・トークン・レベル・アプローチを用いて、微調整された大規模言語モデルを作成するための専門家戦略の混合を報告する。 このデザインは、ニューラルネットワーク構築ブロックをさまざまな階層的な表現で再利用する、普遍性と多様性の生物学的原則にインスパイアされている。 我々は, バイオマテリアル分析, タンパク質力学, 設計に焦点をあてた, フォワード/逆解析タスク, 推論能力の強化など, 科学的能力を提供するX-LoRAモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We report a mixture of expert strategy to create fine-tuned large language models using a deep layer-wise token-level approach based on low-rank adaptation (LoRA). Starting with a set of pre-trained LoRA adapters, our gating strategy uses the hidden states to dynamically mix adapted layers, allowing the resulting X-LoRA model to draw upon different capabilities and create never-before-used deep layer-wise combinations to solve tasks. The design is inspired by the biological principles of universality and diversity, where neural network building blocks are reused in different hierarchical manifestations. Hence, the X-LoRA model can be easily implemented for any existing large language model (LLM) without a need for modifications of the underlying structure. We develop a tailored X-LoRA model that offers scientific capabilities including forward/inverse analysis tasks and enhanced reasoning capability, focused on biomaterial analysis, protein mechanics and design. The impact of this work include access to readily expandable and adaptable models with strong domain knowledge and the capability to integrate across areas of knowledge. Featuring experts in biology, mathematics, reasoning, bio-inspired materials, mechanics and materials, chemistry, protein biophysics, mechanics and quantum-mechanics based molecular properties, we conduct a series of physics-focused case studies. We examine knowledge recall, protein mechanics forward/inverse tasks, protein design, adversarial agentic modeling including ontological knowledge graph construction, as well as molecular design. The model is capable not only of making quantitative predictions of nanomechanical properties of proteins or quantum mechanical molecular properties, but also reasons over the results and correctly predicts likely mechanisms that explain distinct molecular behaviors.
• Abstract（参考訳）: 低ランク適応(LoRA)に基づくディープ・レイヤ・ワイド・トークン・レベル・アプローチを用いて、微調整された大規模言語モデルを作成するための専門家戦略の混合を報告する。 事前訓練されたLoRAアダプタのセットから始めると、ゲーティング戦略は隠れ状態を使って動的に適応されたレイヤを混合し、その結果のX-LoRAモデルを異なる機能に描画し、タスクを解くためにこれまで使用されていなかったディープレイヤの組合せを生成する。 このデザインは、ニューラルネットワーク構築ブロックをさまざまな階層的な表現で再利用する、普遍性と多様性の生物学的原則にインスパイアされている。 したがって、X-LoRAモデルは、基盤構造の変更を必要とせずに、既存の大きな言語モデル(LLM)に対して容易に実装できる。 我々は, バイオマテリアル分析, タンパク質力学, 設計に焦点をあてた, フォワード/逆解析タスク, 推論能力の強化など, 科学的能力を提供するX-LoRAモデルを開発した。 この作業の影響には、強力なドメイン知識を持つ容易に拡張可能で適応可能なモデルへのアクセスや、知識の領域間で統合する能力が含まれる。 生物学、数学、推論、バイオインスパイアされた材料、力学と材料、化学、タンパク質の生物物理学、力学、量子力学に基づく分子特性の専門家がおり、一連の物理学に焦点を当てたケーススタディを実施している。 本稿では, 知識リコール, タンパク質メカニックフォワード/逆タスク, タンパク質設計, 存在論的知識グラフ構築を含む逆エージェントモデリング, および分子設計について検討する。 このモデルは、タンパク質のナノメカニカル特性や量子力学的分子特性の定量的な予測を行うだけでなく、結果に対する理由や、異なる分子の挙動を説明するメカニズムを正確に予測することができる。

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