論文の概要: MOLLM: Multi-Objective Large Language Model for Molecular Design -- Optimizing with Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12845v2
• Date: Tue, 27 May 2025 05:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.204979
• Title: MOLLM: Multi-Objective Large Language Model for Molecular Design -- Optimizing with Experts
• Title（参考訳）: MOLLM: 分子設計のための多目的大言語モデル - エキスパートによる最適化
• Authors: Nian Ran, Yue Wang, Richard Allmendinger,
• Abstract要約: 分子設計は、薬物発見、材料科学、化学工学といった分野の発展に重要な役割を果たしている。 分子設計のための多目的大規模言語モデル(MOLLM)は、ドメイン固有の知識と大規模言語モデルの適応性を組み合わせた新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9194654197529784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Molecular design plays a critical role in advancing fields such as drug discovery, materials science, and chemical engineering. This work introduces the Multi-Objective Large Language Model for Molecular Design (MOLLM), a novel framework that combines domain-specific knowledge with the adaptability of large language models to optimize molecular properties across multiple objectives. Leveraging in-context learning and multi-objective optimization, MOLLM achieves superior performance and innovation, consistently surpassing state-of-the-art (SOTA) methods. We significantly improve the efficiency of our framework, making it 14 times faster and substantially more cost-effective without compromising performance compared to the latest similar work. Our results demonstrate that MOLLM consistently outperforms SOTA models across experiments and excels on the PMO benchmark. In addition, we provide extensive ablation studies and analysis to evaluate the effectiveness of each component and the quality of the output molecules.
• Abstract（参考訳）: 分子設計は、薬物発見、材料科学、化学工学といった分野の発展に重要な役割を果たしている。 分子設計のための多目的大規模言語モデル(MOLLM)は、ドメイン固有の知識と大規模言語モデルの適応性を組み合わせて、複数の目的にまたがる分子特性を最適化する新しいフレームワークである。 文脈内学習と多目的最適化を活用するMOLLMは、常に最先端(SOTA)メソッドを上回り、優れたパフォーマンスと革新を達成する。 フレームワークの効率を大幅に改善し、最新の類似の作業と比べてパフォーマンスを損なうことなく、14倍高速でコスト効率を大幅に向上します。 以上の結果から,MOLLMは実験全体においてSOTAモデルを上回る性能を示し,PMOベンチマークで優れていた。 さらに、各成分の有効性と出力分子の品質を評価するために、広範囲にわたるアブレーション研究と分析を行った。

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