Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simple, Efficient and Scalable Structure-aware Adapter Boosts Protein Language Models

論文の概要: Simple, Efficient and Scalable Structure-aware Adapter Boosts Protein Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14850v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 09:05:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 14:41:16.084288
Title: Simple, Efficient and Scalable Structure-aware Adapter Boosts Protein Language Models
Title（参考訳）: シンプルで効率的でスケーラブルな構造認識アダプタがタンパク質言語モデルを強化
Authors: Yang Tan, Mingchen Li, Bingxin Zhou, Bozitao Zhong, Lirong Zheng, Pan Tan, Ziyi Zhou, Huiqun Yu, Guisheng Fan, Liang Hong,
Abstract要約: 微調整済みタンパク質言語モデル (PLM) が下流予測タスクの強化戦略として注目されている。 SES-Adapterは、PLMの表現学習を強化するためのシンプルで効率的でスケーラブルなアダプタ手法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.153316498387369
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fine-tuning Pre-trained protein language models (PLMs) has emerged as a prominent strategy for enhancing downstream prediction tasks, often outperforming traditional supervised learning approaches. As a widely applied powerful technique in natural language processing, employing Parameter-Efficient Fine-Tuning techniques could potentially enhance the performance of PLMs. However, the direct transfer to life science tasks is non-trivial due to the different training strategies and data forms. To address this gap, we introduce SES-Adapter, a simple, efficient, and scalable adapter method for enhancing the representation learning of PLMs. SES-Adapter incorporates PLM embeddings with structural sequence embeddings to create structure-aware representations. We show that the proposed method is compatible with different PLM architectures and across diverse tasks. Extensive evaluations are conducted on 2 types of folding structures with notable quality differences, 9 state-of-the-art baselines, and 9 benchmark datasets across distinct downstream tasks. Results show that compared to vanilla PLMs, SES-Adapter improves downstream task performance by a maximum of 11% and an average of 3%, with significantly accelerated training speed by a maximum of 1034% and an average of 362%, the convergence rate is also improved by approximately 2 times. Moreover, positive optimization is observed even with low-quality predicted structures. The source code for SES-Adapter is available at https://github.com/tyang816/SES-Adapter.
Abstract（参考訳）: 微調整された事前学習されたタンパク質言語モデル(PLM)は、下流予測タスクを強化する重要な戦略として現れ、しばしば従来の教師付き学習手法よりも優れている。自然言語処理における強力な技術として、パラメータ効率の良いファインチューニング技術を用いることで、PLMの性能が向上する可能性がある。しかし, 生命科学の課題への直接的移行は, 異なるトレーニング戦略やデータ形式により容易ではない。このギャップに対処するために,PLMの表現学習を強化するためのシンプルで効率的でスケーラブルなアダプタであるSES-Adapterを導入する。 SES-AdapterはPLM埋め込みと構造配列埋め込みを組み込んで構造認識表現を作成する。提案手法は様々なPLMアーキテクチャと互換性があり,多様なタスクにまたがっていることを示す。大規模な評価は、特筆すべき品質差のある2種類の折り畳み構造、9つの最先端ベースライン、異なる下流タスクにわたる9つのベンチマークデータセットに対して行われる。その結果、バニラPLMと比較して、SES-Adapterは下流タスク性能を最大11%、平均3%向上させ、トレーニング速度を最大1034%、平均362%向上させ、収束率も約2倍向上した。さらに、低品質な予測構造でも正の最適化が観測される。 SES-Adapterのソースコードはhttps://github.com/tyang816/SES-Adapterで入手できる。

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