論文の概要: A Large Encoder-Decoder Family of Foundation Models For Chemical Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20267v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 20:30:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 19:27:58.363258
• Title: A Large Encoder-Decoder Family of Foundation Models For Chemical Language
• Title（参考訳）: 化学言語の基礎モデルのエンコーダ・デコーダ系
• Authors: Eduardo Soares, Victor Shirasuna, Emilio Vital Brazil, Renato Cerqueira, Dmitry Zubarev, Kristin Schmidt,
• Abstract要約: 本稿では,PubChemから得られた9100万個のSMILESサンプルを事前学習した大規模エンコーダ・デコーダ化学基礎モデルを提案する。 複数のベンチマークデータセットにまたがる実験は、様々なタスクに対して最先端の結果を提供する際に提案したモデルのキャパシティを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1073864511426255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale pre-training methodologies for chemical language models represent a breakthrough in cheminformatics. These methods excel in tasks such as property prediction and molecule generation by learning contextualized representations of input tokens through self-supervised learning on large unlabeled corpora. Typically, this involves pre-training on unlabeled data followed by fine-tuning on specific tasks, reducing dependence on annotated datasets and broadening chemical language representation understanding. This paper introduces a large encoder-decoder chemical foundation models pre-trained on a curated dataset of 91 million SMILES samples sourced from PubChem, which is equivalent to 4 billion of molecular tokens. The proposed foundation model supports different complex tasks, including quantum property prediction, and offer flexibility with two main variants (289M and $8\times289M$). Our experiments across multiple benchmark datasets validate the capacity of the proposed model in providing state-of-the-art results for different tasks. We also provide a preliminary assessment of the compositionality of the embedding space as a prerequisite for the reasoning tasks. We demonstrate that the produced latent space is separable compared to the state-of-the-art with few-shot learning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 化学言語モデルの大規模事前学習手法は、化学情報学のブレークスルーを表している。 これらの手法は、大きな未ラベルコーパス上の自己教師付き学習を通じて入力トークンの文脈化表現を学習することにより、特性予測や分子生成などのタスクに優れる。 通常は、ラベルのないデータで事前トレーニングを行い、特定のタスクを微調整し、注釈付きデータセットへの依存を減らし、化学言語表現の理解を広げる。 本稿では,分子トークン40億個に相当するPubChemから得られた9100万個のSMILESサンプルを事前学習した大規模エンコーダ・デコーダ化学基盤モデルを提案する。 提案した基礎モデルは、量子特性予測を含む様々な複雑なタスクをサポートし、2つの主要な変種(289Mと889M$)で柔軟性を提供する。 複数のベンチマークデータセットにまたがる実験は、様々なタスクに対して最先端の結果を提供する際に提案したモデルのキャパシティを検証する。 また,提案課題の前提条件として,埋め込み空間の構成性を予備評価する。 生成した潜伏空間は、数ショットの学習能力を持つ最先端の学習能力と比較して分離可能であることを実証する。

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