論文の概要: Crossing New Frontiers: Knowledge-Augmented Large Language Model Prompting for Zero-Shot Text-Based De Novo Molecule Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11866v1
- Date: Sun, 18 Aug 2024 11:37:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 18:26:17.289199
- Title: Crossing New Frontiers: Knowledge-Augmented Large Language Model Prompting for Zero-Shot Text-Based De Novo Molecule Design
- Title（参考訳）: 新しいフロンティアを横切る:ゼロショットテキストベースのDe Novo分子設計のための知識強化された大規模言語モデルプロンプト
- Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Venkataramana Runkana,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Molecule design is a multifaceted approach that leverages computational methods and experiments to optimize molecular properties, fast-tracking new drug discoveries, innovative material development, and more efficient chemical processes. Recently, text-based molecule design has emerged, inspired by next-generation AI tasks analogous to foundational vision-language models. Our study explores the use of knowledge-augmented prompting of large language models (LLMs) for the zero-shot text-conditional de novo molecular generation task. Our approach uses task-specific instructions and a few demonstrations to address distributional shift challenges when constructing augmented prompts for querying LLMs to generate molecules consistent with technical descriptions. Our framework proves effective, outperforming state-of-the-art (SOTA) baseline models on benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: 分子設計(英: Molecule design)は、分子特性の最適化、新しい薬物発見の迅速追跡、革新的な物質開発、より効率的な化学プロセスのための計算手法と実験を活用する多面的アプローチである。
近年、基礎的な視覚言語モデルに類似した次世代AIタスクに触発されて、テキストベースの分子設計が出現している。
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。
提案手法では,LLMを問合せし,技術的記述に整合した分子を生成するための拡張プロンプトを構築する際に,タスク固有の命令といくつかの実演を用いて,分散シフト問題に対処する。
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。
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