論文の概要: Improving Chemical Understanding of LLMs via SMILES Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16340v1
• Date: Thu, 22 May 2025 07:54:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.130656
• Title: Improving Chemical Understanding of LLMs via SMILES Parsing
• Title（参考訳）: SMILES解析によるLCMの化学的理解の改善
• Authors: Yunhui Jang, Jaehyung Kim, Sungsoo Ahn,
• Abstract要約: CLEANMOLは、SMILES解析をクリーンで決定論的タスクのスイートに定式化する新しいフレームワークである。 適応的難易度スコアリングを伴う分子事前学習データセットを構築し,これらの課題に対してオープンソースのLCMを事前学習する。 以上の結果から,CLEANMOLは構造的理解を高めるだけでなく,Moll-Instructionsベンチマークのベースラインと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.532188836688928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly recognized as powerful tools for scientific discovery, particularly in molecular science. A fundamental requirement for these models is the ability to accurately understand molecular structures, commonly encoded in the SMILES representation. However, current LLMs struggle to interpret SMILES, even failing to carry out basic tasks such as counting molecular rings. To address this limitation, we introduce CLEANMOL, a novel framework that formulates SMILES parsing into a suite of clean and deterministic tasks explicitly designed to promote graph-level molecular comprehension. These tasks span from subgraph matching to global graph matching, providing structured supervision aligned with molecular structural properties. We construct a molecular pretraining dataset with adaptive difficulty scoring and pre-train open-source LLMs on these tasks. Our results show that CLEANMOL not only enhances structural comprehension but also achieves the best or competes with the baseline on the Mol-Instructions benchmark.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に分子科学において、科学的発見のための強力なツールとして認識されつつある。 これらのモデルの基本的要件は、SMILES表現で一般的に符号化される分子構造を正確に理解する能力である。 しかし、現在のLLMはSMILESの解釈に苦慮しており、分子環の数え上げのような基本的なタスクも実行できなかった。 この制限に対処するために,グラフレベルの分子理解を促進するために明示的に設計されたクリーンで決定論的タスク群にSMILES解析を定式化する新しいフレームワークであるCLEANMOLを紹介した。 これらのタスクは、サブグラフマッチングからグローバルグラフマッチングまで、分子構造特性に整合した構造化された監視を提供する。 適応的難易度スコアリングを伴う分子事前学習データセットを構築し,これらの課題に対してオープンソースのLCMを事前学習する。 以上の結果から,CLEANMOLは構造的理解を高めるだけでなく,Moll-Instructionsベンチマークのベースラインと競合する。

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