論文の概要: ALMol: Aligned Language-Molecule Translation LLMs through Offline Preference Contrastive Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08619v2
- Date: Wed, 15 May 2024 09:08:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 12:36:16.321652
- Title: ALMol: Aligned Language-Molecule Translation LLMs through Offline Preference Contrastive Optimisation
- Title(参考訳): ALMol: オフライン参照コントラスト最適化による言語-分子翻訳LLM
- Authors: Dimitris Gkoumas,
- Abstract要約: 機械語-分子翻訳に焦点をあて、コントラスト優先最適化と呼ばれる新しい訓練手法を展開する。
その結果,我々のモデルでは,他のモデルと比較して最大32%の改善が達成された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.296475290901356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of chemistry and Artificial Intelligence (AI) intersection is an area of active research that aims to accelerate scientific discovery. The integration of large language models (LLMs) with scientific modalities has shown significant promise in this endeavour. However, challenges persist in effectively addressing training efficacy and the out-of-distribution problem, particularly as existing approaches rely on larger models and datasets. In this context, we focus on machine language-molecule translation and deploy a novel training approach called contrastive preference optimisation, which avoids generating translations that are merely adequate but not perfect. To ensure generalisability and mitigate memorisation effects, we conduct experiments using only 10\% of the data. Our results demonstrate that our models achieve up to a 32\% improvement compared to counterpart models. We also introduce a scalable fine-grained evaluation methodology that accommodates responsibility.
- Abstract(参考訳): 化学と人工知能(AI)の交差点は、科学的発見を加速することを目的とした活発な研究分野である。
大規模言語モデル(LLM)と科学的モダリティの統合は、この取り組みにおいて大きな可能性を秘めている。
しかし、既存のアプローチはより大きなモデルやデータセットに依存しているため、トレーニングの有効性とアウト・オブ・ディストリビューションの問題に効果的に対処する上で、課題は続いている。
この文脈では、機械語-分子翻訳に焦点をあて、コントラスト優先最適化と呼ばれる新しい学習手法を展開する。
一般性を確保し,暗記効果を緩和するため,データの10%しか使用しない実験を行った。
その結果、我々のモデルでは、比較すると最大で32倍の改善が達成されている。
また、責任を負うような、スケーラブルなきめ細かい評価手法も導入します。
関連論文リスト
- Feedback-aligned Mixed LLMs for Machine Language-Molecule Translation [11.778576032848482]
言語-分子自動翻訳の課題に焦点をあてる。
私たちは、クロスモーダルな設定で人間中心の最適化アルゴリズムを最初に使用しました。
使用可能なデータの10%のみを使用して実験を行い、記憶効果を緩和する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T20:40:53Z) - The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.40766216456413]
本稿では,大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメント手法を提案する。
実験結果から,質問アライメント手法は多様な推論シナリオにおける多言語のパフォーマンス向上に有効であることが示唆された。
その成功のメカニズムを理解するために、表現空間、チェーン・オブ・シンク、翻訳データスケールを分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T14:49:50Z) - Effective internal language model training and fusion for factorized transducer model [26.371223360905557]
ニューラルトランスデューサの内部言語モデル(ILM)は広く研究されている。
因子化トランスデューサモデルのための新しいILMトレーニングと復号化戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T08:01:05Z) - Evaluating Large Language Models Using Contrast Sets: An Experimental Approach [0.0]
本研究では,スタンフォード自然言語推論データセットのコントラストセットを生成する革新的な手法を提案する。
我々の戦略は、動詞、副詞、形容詞をその同義語と自動置換して、文の本来の意味を保存することである。
本手法は,モデルの性能が真の言語理解に基づくのか,それとも単にパターン認識に基づくのかを評価することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T02:03:28Z) - Boosting Disfluency Detection with Large Language Model as Disfluency
Generator [9.653665778500454]
本稿では,拡散検出のための軽量なデータ拡張手法を提案する。
拡張データとして,大言語モデル(LLM)を用いて不自由な文を生成する。
文の質を向上させるために不確実性を考慮したデータフィルタリング手法を適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T04:14:33Z) - Realizing Disentanglement in LM Latent Space via Vocabulary-Defined Semantics [32.178931149612644]
本稿では,語彙定義意味論(vocabulary-defined semantics)と呼ばれる先駆的アプローチを導入する。
我々は、LM適応の新たな方法として、データ表現のセマンティッククラスタリングを行う。
提案手法は,検索拡張生成とパラメータ効率の微調整の最先端手法より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T14:29:48Z) - Improving Pre-trained Language Model Fine-tuning with Noise Stability
Regularization [94.4409074435894]
本稿では,LNSR(Layerwise Noise Stability Regularization)という,新規かつ効果的な微調整フレームワークを提案する。
具体的には、標準ガウス雑音を注入し、微調整モデルの隠れ表現を正規化することを提案する。
提案手法は,L2-SP,Mixout,SMARTなど他の最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-12T04:42:49Z) - Improving Multilingual Translation by Representation and Gradient
Regularization [82.42760103045083]
表現レベルと勾配レベルの両方でNMTモデルを正規化するための共同手法を提案する。
提案手法は,オフターゲット翻訳の発生率の低減とゼロショット翻訳性能の向上に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T10:52:21Z) - Distributionally Robust Multilingual Machine Translation [94.51866646879337]
本稿では,分散的ロバストな最適化に基づくMNMT(Multilingual Neural Machine Translation)の新しい学習目標を提案する。
この目的を,反復的最適応答方式を用いて,大規模翻訳コーパスに対して実用的に最適化する方法を示す。
本手法は,多対一の翻訳設定と多対多の翻訳設定の両方において,平均と言語毎のパフォーマンスにおいて,強いベースライン法より一貫して優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-09T03:48:35Z) - Gradient Vaccine: Investigating and Improving Multi-task Optimization in
Massively Multilingual Models [63.92643612630657]
本稿では、損失関数幾何学のレンズを通して多言語最適化のブラックボックスを覗き込もうとする。
最適化軌道に沿って測定された勾配類似性は重要な信号であり、言語近接とよく相関している。
そこで我々はGradient Vaccineというシンプルでスケーラブルな最適化手法を考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-12T17:26:34Z) - A Simple but Tough-to-Beat Data Augmentation Approach for Natural
Language Understanding and Generation [53.8171136907856]
カットオフと呼ばれる、シンプルで効果的なデータ拡張戦略のセットを紹介します。
カットオフはサンプリング一貫性に依存しているため、計算オーバーヘッドが少なくなる。
cutoffは、敵のトレーニングを一貫して上回り、IWSLT2014 German- English データセットで最先端の結果を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T07:08:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。