論文の概要: Mol-LLaMA: Towards General Understanding of Molecules in Large Molecular Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13449v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 05:49:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:58:51.780997
• Title: Mol-LLaMA: Towards General Understanding of Molecules in Large Molecular Language Model
• Title（参考訳）: Mol-LLaMA:大規模分子言語モデルにおける分子の一般理解に向けて
• Authors: Dongki Kim, Wonbin Lee, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: Mol-LLaMAは、分子を中心とした一般的な知識をマルチモーダル命令チューニングによって把握する大規模な分子言語モデルである。 分子の特徴の理解を深めるために,異なる分子エンコーダの相補的な情報を統合するモジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.87790704067848
• License:
• Abstract: Understanding molecules is key to understanding organisms and driving advances in drug discovery, requiring interdisciplinary knowledge across chemistry and biology. Although large molecular language models have achieved notable success in interpreting molecular structures, their instruction datasets are limited to the specific knowledge from task-oriented datasets and do not fully cover the fundamental characteristics of molecules, hindering their abilities as general-purpose molecular assistants. To address this issue, we propose Mol-LLaMA, a large molecular language model that grasps the general knowledge centered on molecules via multi-modal instruction tuning. To this end, we design key data types that encompass the fundamental features of molecules, incorporating essential knowledge from molecular structures. In addition, to improve understanding of molecular features, we introduce a module that integrates complementary information from different molecular encoders, leveraging the distinct advantages of different molecular representations. Our experimental results demonstrate that Mol-LLaMA is capable of comprehending the general features of molecules and generating relevant responses to users' queries with detailed explanations, implying its potential as a general-purpose assistant for molecular analysis.
• Abstract（参考訳）: 分子を理解することは、生物を理解するための鍵であり、薬物発見の進歩を推進し、化学や生物学の分野間の知識を必要とする。 大きな分子言語モデルは分子構造の解釈において顕著な成功を収めてきたが、それらの命令データセットはタスク指向のデータセットからの特定の知識に限られており、分子の基本的特徴を完全にカバーしていないため、汎用分子アシスタントとしての彼らの能力を妨げている。 この問題に対処するために,マルチモーダル命令チューニングにより分子を中心とした一般的な知識を把握した大規模分子言語モデルであるMol-LLaMAを提案する。 この目的のために、分子の基本的特徴を含む重要なデータ型を設計し、分子構造から本質的な知識を取り入れた。 さらに,分子特性の理解を深めるために,異なる分子エンコーダからの相補的情報を統合し,異なる分子表現の異なる利点を活用するモジュールを導入する。 実験の結果,分子の一般的な特徴を解明し,分子解析のための汎用アシスタントとしての可能性を示している。

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