論文の概要: LLMs are Highly-Constrained Biophysical Sequence Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22296v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 17:45:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:04.611776
• Title: LLMs are Highly-Constrained Biophysical Sequence Optimizers
• Title（参考訳）: LLMは高度に拘束された生体物理配列最適化剤である
• Authors: Angelica Chen, Samuel D. Stanton, Robert G. Alberstein, Andrew M. Watkins, Richard Bonneau, Vladimir Gligorijevi, Kyunghyun Cho, Nathan C. Frey,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な生物学的タスクにおいて大きな可能性を示している。 本研究では,LLMを高度に制約された二レベル最適化として活用する可能性について検討する。 本稿では,報酬分布と基準分布を円滑に補間する新たなトレーニング目標であるMargin-Aligned expectation (MargE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.32135215158242
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently shown significant potential in various biological tasks such as protein engineering and molecule design. These tasks typically involve black-box discrete sequence optimization, where the challenge lies in generating sequences that are not only biologically feasible but also adhere to hard fine-grained constraints. However, LLMs often struggle with such constraints, especially in biological contexts where verifying candidate solutions is costly and time-consuming. In this study, we explore the possibility of employing LLMs as highly-constrained bilevel optimizers through a methodology we refer to as Language Model Optimization with Margin Expectation (LLOME). This approach combines both offline and online optimization, utilizing limited oracle evaluations to iteratively enhance the sequences generated by the LLM. We additionally propose a novel training objective -- Margin-Aligned Expectation (MargE) -- that trains the LLM to smoothly interpolate between the reward and reference distributions. Lastly, we introduce a synthetic test suite that bears strong geometric similarity to real biophysical problems and enables rapid evaluation of LLM optimizers without time-consuming lab validation. Our findings reveal that, in comparison to genetic algorithm baselines, LLMs achieve significantly lower regret solutions while requiring fewer test function evaluations. However, we also observe that LLMs exhibit moderate miscalibration, are susceptible to generator collapse, and have difficulty finding the optimal solution when no explicit ground truth rewards are available.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、タンパク質工学や分子設計といった様々な生物学的タスクにおいて大きな可能性を示している。 これらのタスクは通常、ブラックボックスの離散シーケンス最適化にかかわる。そこでは、生物学的に実現可能なだけでなく、きめ細かい制約に固執するシーケンスを生成するのが課題である。 しかし、LSMはそのような制約に悩まされることが多く、特に、候補解の検証がコストと時間を要する生物学的文脈においてである。 本研究では,言語モデル最適化をLLOME(Language Model Optimization with Margin expectation)と呼ぶ手法を用いて,LLMを高度に制約された二段階最適化器として採用する可能性を検討する。 このアプローチは、限定されたオラクル評価を利用して、オフラインとオンラインの両方の最適化を組み合わせることで、LLMが生成したシーケンスを反復的に強化する。 また,報酬分布と基準分布を円滑に補間する新たなトレーニング目標であるMargin-Aligned expectation (MargE)を提案する。 最後に, 実生物理問題と幾何的類似性を強く有する合成試験スイートを導入し, 実験室の検証に時間を要することなく, LLMオプティマイザの迅速な評価を可能にした。 以上の結果から,LLMは遺伝的アルゴリズムのベースラインと比較して,試験関数の評価を少なくしながら,後悔解を著しく低めることが判明した。 しかし, LLM は中等度な誤校正を示し, 発生源崩壊の影響を受けやすく, 明確な真理の報奨が得られない場合, 最適解を見つけるのが困難であることも確認できた。

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