論文の概要: A Self-feedback Knowledge Elicitation Approach for Chemical Reaction Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09606v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 09:26:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:38:59.024186
• Title: A Self-feedback Knowledge Elicitation Approach for Chemical Reaction Predictions
• Title（参考訳）: 化学反応予測のための自己フィードバック知識抽出手法
• Authors: Pengfei Liu, Jun Tao, Zhixiang Ren,
• Abstract要約: 本稿では,データ処理による自己フィードバック型知識抽出手法を提案する。 我々は、事前知識を大規模言語モデルに注入するために適応的な即時学習を採用する。 この研究は、科学研究における知識の活用のための新しいパラダイムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.80165173525286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of chemical reaction predictions (CRPs) plays a pivotal role in advancing drug discovery and material science. However, its effectiveness is constrained by the vast and uncertain chemical reaction space and challenges in capturing reaction selectivity, particularly due to existing methods' limitations in exploiting the data's inherent knowledge. To address these challenges, we introduce a data-curated self-feedback knowledge elicitation approach. This method starts from iterative optimization of molecular representations and facilitates the extraction of knowledge on chemical reaction types (RTs). Then, we employ adaptive prompt learning to infuse the prior knowledge into the large language model (LLM). As a result, we achieve significant enhancements: a 14.2% increase in retrosynthesis prediction accuracy, a 74.2% rise in reagent prediction accuracy, and an expansion in the model's capability for handling multi-task chemical reactions. This research offers a novel paradigm for knowledge elicitation in scientific research and showcases the untapped potential of LLMs in CRPs.
• Abstract（参考訳）: 化学反応予測(CRPs)の課題は、薬物発見と物質科学の進展において重要な役割を担っている。 しかし、その有効性は、膨大な不確実な化学反応空間と、特にデータ固有の知識を利用する既存の方法の限界のために、反応選択性を取得することの難しさに制約されている。 これらの課題に対処するため,データ処理による自己フィードバック型知識推論手法を提案する。 この方法は、分子表現の反復最適化から始まり、化学反応型(RT)に関する知識の抽出を容易にする。 次に,適応的な即時学習を用いて,事前知識を大規模言語モデル(LLM)に注入する。 その結果,レトロ合成予測精度が14.2%向上し,試薬予測精度が74.2%上昇し,マルチタスク化学反応の処理能力が向上した。 この研究は、科学研究における知識の活用のための新しいパラダイムを提供し、CRPにおけるLLMの未解決の可能性を示す。

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