論文の概要: Many-Shot In-Context Learning for Molecular Inverse Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19089v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 21:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 19:52:45.002613
• Title: Many-Shot In-Context Learning for Molecular Inverse Design
• Title（参考訳）: 分子逆設計のためのマルチショットインコンテキスト学習
• Authors: Saeed Moayedpour, Alejandro Corrochano-Navarro, Faryad Sahneh, Shahriar Noroozizadeh, Alexander Koetter, Jiri Vymetal, Lorenzo Kogler-Anele, Pablo Mas, Yasser Jangjou, Sizhen Li, Michael Bailey, Marc Bianciotto, Hans Matter, Christoph Grebner, Gerhard Hessler, Ziv Bar-Joseph, Sven Jager,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、数ショットのインコンテキスト学習(ICL)において、優れたパフォーマンスを示している。 マルチショットICLで利用可能な実験データの不足を克服する,新しい半教師付き学習手法を開発した。 示すように、この新しい手法は、既存の分子設計のためのICL法を大幅に改善し、科学者にとってアクセスしやすく、使いやすくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.65345962071059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated great performance in few-shot In-Context Learning (ICL) for a variety of generative and discriminative chemical design tasks. The newly expanded context windows of LLMs can further improve ICL capabilities for molecular inverse design and lead optimization. To take full advantage of these capabilities we developed a new semi-supervised learning method that overcomes the lack of experimental data available for many-shot ICL. Our approach involves iterative inclusion of LLM generated molecules with high predicted performance, along with experimental data. We further integrated our method in a multi-modal LLM which allows for the interactive modification of generated molecular structures using text instructions. As we show, the new method greatly improves upon existing ICL methods for molecular design while being accessible and easy to use for scientists.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、様々な生成的および識別的な化学設計タスクに対して、数ショットのIn-Context Learning (ICL) において優れた性能を示した。 LLMの新たに拡張されたコンテキストウィンドウは、分子逆設計とリード最適化のためのICL機能をさらに改善することができる。 これらの能力を最大限に活用するために,多ショットICLで利用可能な実験データの不足を克服する,新しい半教師付き学習手法を開発した。 提案手法は, LLM生成分子を実験データとともに, 高い予測性能で反復的に包含することを含む。 さらに本手法をマルチモーダル LLM に統合し,テキスト命令を用いて生成した分子構造のインタラクティブな修飾を可能にする。 示すように、この新しい手法は、既存の分子設計のためのICL法を大幅に改善し、科学者にとってアクセスしやすく、使いやすくする。

関連論文リスト

• LLaVA-KD: A Framework of Distilling Multimodal Large Language Models [70.19607283302712]
  本稿では,l-MLLMからs-MLLMへ知識を伝達する新しいフレームワークを提案する。 具体的には,l-MLLMとs-MLLMの視覚的テキスト出力分布のばらつきを最小限に抑えるために,MDist(Multimodal Distillation)を導入する。 また,S-MLLMの可能性を完全に活用するための3段階学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:41:28Z)
• Multimodal Large Language Models for Inverse Molecular Design with Retrosynthetic Planning [32.745100532916204]
  大型言語モデル(LLM)は統合されたイメージを持つが、それらをグラフに適応させることは依然として困難である。 Llamoleは、インターリーブテキストとグラフ生成が可能な最初のマルチモーダルLLMである。 Llamoleは、制御可能な分子設計と再合成計画のために、12のメトリクスにまたがる14の適応LDMを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T16:35:32Z)
• Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective [115.63847606634268]
  LLMを多数の機能モジュールに分解する傾向が高まり、複雑なタスクに取り組むためにモジュールの一部とモジュールの動的アセンブリを推論することができる。 各機能モジュールを表すブロックという用語を造語し、モジュール化された構造をカスタマイズ可能な基礎モデルとして定義する。 検索とルーティング,マージ,更新,成長という,レンガ指向の4つの操作を提示する。 FFN層はニューロンの機能的特殊化と機能的ニューロン分割を伴うモジュラーパターンに従うことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T17:01:02Z)
• Crossing New Frontiers: Knowledge-Augmented Large Language Model Prompting for Zero-Shot Text-Based De Novo Molecule Design [0.0]
  本研究は,ゼロショットテキスト条件デノボ分子生成タスクにおいて,大規模言語モデル(LLM)の知識増進プロンプトの利用について検討する。 本フレームワークは,ベンチマークデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)ベースラインモデルの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T11:37:19Z)
• MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [28.960416816491392]
  分子間相互作用予測のための新しい枠組みとして,分子間相互作用予測法(分子間相互作用予測法)を提案する。 我々の実験は4000,000以上の分子対を含む様々なデータセットで実施され、現在のGNNおよびLLMベースラインよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T07:51:56Z)
• InstructMol: Multi-Modal Integration for Building a Versatile and Reliable Molecular Assistant in Drug Discovery [19.870192393785043]
  LLM(Large Language Models)は、複雑な分子データとの相互作用の再構築を約束する。 我々の新しい貢献であるInstructMolは、インストラクションチューニングアプローチを通じて、分子構造と自然言語を効果的に整合させる。 InstructMolは、薬物発見関連分子タスクの大幅なパフォーマンス向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T16:47:51Z)
• Empowering Molecule Discovery for Molecule-Caption Translation with Large Language Models: A ChatGPT Perspective [53.300288393173204]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なクロスモーダルタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 本研究では,分子カプセル翻訳のためのインコンテキストFew-Shot Molecule Learningパラダイムを提案する。 分子理解とテキストベースの分子生成を含む分子キャプション翻訳におけるMollReGPTの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T08:16:25Z)
• Iterative Forward Tuning Boosts In-Context Learning in Language Models [88.25013390669845]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)における文脈内学習を促進する新しい2段階フレームワークを提案する。 具体的には、当社のフレームワークでは、ICLプロセスをDeep-ThinkingとTest Stageの2つの別々のステージに分類しています。 ディープシンキング段階にはユニークな注意機構、すなわち反復的な注意強化機構が組み込まれており、複数の情報の蓄積を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:18:17Z)
• Implicit Geometry and Interaction Embeddings Improve Few-Shot Molecular Property Prediction [53.06671763877109]
  我々は, 複雑な分子特性を符号化した分子埋め込みを開発し, 数発の分子特性予測の性能を向上させる。 我々の手法は大量の合成データ、すなわち分子ドッキング計算の結果を利用する。 複数の分子特性予測ベンチマークでは、埋め込み空間からのトレーニングにより、マルチタスク、MAML、プロトタイプラーニング性能が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-04T01:32:40Z)

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。