論文の概要: LaMM: Semi-Supervised Pre-Training of Large-Scale Materials Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22208v1
• Date: Wed, 28 May 2025 10:36:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.552107
• Title: LaMM: Semi-Supervised Pre-Training of Large-Scale Materials Models
• Title（参考訳）: LaMM: 大規模材料モデルの半監督事前評価
• Authors: Yosuke Oyama, Yusuke Majima, Eiji Ohta, Yasufumi Sakai,
• Abstract要約: 改良された自己教師付き学習を取り入れた半教師付き事前学習手法であるLaMMと、効率的なマルチノード学習のための負荷分散アルゴリズムを提案する。 提案手法は,1つのNNPモデルをトレーニングするために,$sim$300M(3億ドル)の半ラベルサンプルの大規模データセットを効果的に活用し,速度と精度の両面で微調整性能を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1999925939110439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network potentials (NNPs) are crucial for accelerating computational materials science by surrogating density functional theory (DFT) calculations. Improving their accuracy is possible through pre-training and fine-tuning, where an NNP model is first pre-trained on a large-scale dataset and then fine-tuned on a smaller target dataset. However, this approach is computationally expensive, mainly due to the cost of DFT-based dataset labeling and load imbalances during large-scale pre-training. To address this, we propose LaMM, a semi-supervised pre-training method incorporating improved denoising self-supervised learning and a load-balancing algorithm for efficient multi-node training. We demonstrate that our approach effectively leverages a large-scale dataset of $\sim$300 million semi-labeled samples to train a single NNP model, resulting in improved fine-tuning performance in terms of both speed and accuracy.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークポテンシャル(NNP)は密度汎関数理論(DFT)計算を補助することで計算材料科学の加速に不可欠である。 そこでは、NPモデルを大規模なデータセットで事前トレーニングし、小さなターゲットデータセットで微調整する。 しかし,この手法は大規模事前学習におけるDFTベースのデータセットラベルと負荷不均衡のコストが主な原因で,計算コストが高い。 これを解決するために,改良された自己教師付き学習を取り入れた半教師付き事前学習手法であるLaMMと,効率的なマルチノード学習のための負荷分散アルゴリズムを提案する。 提案手法は,1つのNNPモデルをトレーニングするために,$$\sim$300M(3億ドル)の半ラベルサンプルの大規模データセットを効果的に活用し,速度と精度の両面で微調整性能を向上することを示した。

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