Fugu-MT 論文翻訳(概要): MolecularGPT: Open Large Language Model (LLM) for Few-Shot Molecular Property Prediction

論文の概要: MolecularGPT: Open Large Language Model (LLM) for Few-Shot Molecular Property Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12950v1
Date: Tue, 18 Jun 2024 12:54:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-22 00:37:55.195194
Title: MolecularGPT: Open Large Language Model (LLM) for Few-Shot Molecular Property Prediction
Title（参考訳）: MolecularGPT:Few-Shot分子特性予測のためのオープン大言語モデル(LLM)
Authors: Yuyan Liu, Sirui Ding, Sheng Zhou, Wenqi Fan, Qiaoyu Tan,
Abstract要約: 数発の分子特性予測のための分子GPTを提案する。 10のダウンストリーム評価データセットで競合するコンテキスト内推論機能を示す。また、最先端のLCMベースラインを最大16.6%向上させ、ゼロショットでの回帰指標(例えばRMSE)で199.17を減少させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.92779223471019
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Molecular property prediction (MPP) is a fundamental and crucial task in drug discovery. However, prior methods are limited by the requirement for a large number of labeled molecules and their restricted ability to generalize for unseen and new tasks, both of which are essential for real-world applications. To address these challenges, we present MolecularGPT for few-shot MPP. From a perspective on instruction tuning, we fine-tune large language models (LLMs) based on curated molecular instructions spanning over 1000 property prediction tasks. This enables building a versatile and specialized LLM that can be adapted to novel MPP tasks without any fine-tuning through zero- and few-shot in-context learning (ICL). MolecularGPT exhibits competitive in-context reasoning capabilities across 10 downstream evaluation datasets, setting new benchmarks for few-shot molecular prediction tasks. More importantly, with just two-shot examples, MolecularGPT can outperform standard supervised graph neural network methods on 4 out of 7 datasets. It also excels state-of-the-art LLM baselines by up to 16.6% increase on classification accuracy and decrease of 199.17 on regression metrics (e.g., RMSE) under zero-shot. This study demonstrates the potential of LLMs as effective few-shot molecular property predictors. The code is available at https://github.com/NYUSHCS/MolecularGPT.
Abstract（参考訳）: 分子特性予測(MPP)は、薬物発見の根本的で重要な課題である。しかし、先行手法は、多数のラベル付き分子の要求と、それらが目に見えない新しいタスクを一般化する能力によって制限されている。これらの課題に対処するために,数ショットMPPの分子GPTを提案する。命令チューニングの観点からは,1000以上の特性予測タスクにまたがる分子インストラクションに基づいて,大規模言語モデル(LLM)を微調整する。これにより、ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習(ICL)を介さずに、新しいMPPタスクに適応できる汎用的で専門的なLSMを構築することができる。 MolecularGPTは、10の下流評価データセットで競合するコンテキスト内推論機能を示し、数ショットの分子予測タスクのための新しいベンチマークを設定している。さらに重要なのは、たった2ショットの例では、7つのデータセットのうち4つで、標準的な教師付きグラフニューラルネットワークの手法より優れていることだ。また、最先端のLCMベースラインを最大16.6%向上させ、ゼロショット下の回帰測定値(例えばRMSE)の199.17を減少させる。本研究は、LLMが効果的な数発の分子特性予測因子としての可能性を示す。コードはhttps://github.com/NYUSHCS/MolecularGPTで公開されている。

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