論文の概要: MolReasoner: Toward Effective and Interpretable Reasoning for Molecular LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02066v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 05:10:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.182621
• Title: MolReasoner: Toward Effective and Interpretable Reasoning for Molecular LLMs
• Title（参考訳）: MolReasoner:分子LLMの効果的かつ解釈可能な推論を目指して
• Authors: Guojiang Zhao, Sihang Li, Zixiang Lu, Zheng Cheng, Haitao Lin, Lirong Wu, Hanchen Xia, Hengxing Cai, Wentao Guo, Hongshuai Wang, Mingjun Xu, Siyu Zhu, Guolin Ke, Linfeng Zhang, Zhifeng Gao,
• Abstract要約: MolReasonerは、大規模言語モデルを記憶から化学推論に移行するために設計された2段階のフレームワークである。 まず,GPT-4o で生成した合成Chain-of-Thought(CoT) サンプルを用いてモデルの推論能力を初期化し,化学的精度を検証した Mol-SFT を提案する。 その後、Moll-RLは、化学構造と言語的記述との整合性を明確に設計した特殊報酬関数による強化学習を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.030008221150407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models(LLMs) have demonstrated remarkable performance across various domains, yet their capabilities in molecular reasoning remain insufficiently explored. Current approaches tend to rely heavily on general-purpose prompting, which lacks domain-specific molecular semantics, while those that use fine-tuning strategies often face challenges with interpretability and reasoning depth. To address these issues, we introduce MolReasoner, a two-stage framework designed to transition LLMs from memorization towards chemical reasoning. First, we propose Mol-SFT, which initializes the model's reasoning abilities via synthetic Chain-of-Thought(CoT) samples generated by GPT-4o and verified for chemical accuracy. Subsequently, Mol-RL applies reinforcement learning with specialized reward functions designed explicitly to align chemical structures with linguistic descriptions, thereby enhancing molecular reasoning capabilities. Our approach notably enhances interpretability, improving the model 's molecular understanding and enabling better generalization. Extensive experiments demonstrate that MolReasoner outperforms existing methods, and marking a significant shift from memorization-based outputs to robust chemical reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な性能を示してきたが、分子推論の能力はいまだに不十分である。 現在のアプローチでは、ドメイン固有の分子的意味論が欠如している汎用的なプロンプトに大きく依存する傾向にあるが、微調整戦略を使うものは、解釈可能性や推論の深さの課題に直面することが多い。 これらの問題に対処するため,LLMを記憶から化学推論に移行するための2段階のフレームワークであるMollReasonerを紹介した。 まず,GPT-4o で生成した合成Chain-of-Thought(CoT) サンプルを用いてモデルの推論能力を初期化し,化学的精度を検証した Mol-SFT を提案する。 その後、Moll-RLは、化学構造と言語的記述との整合性を明確に設計した特殊報酬関数による強化学習を適用し、分子推論能力を向上させる。 我々のアプローチは、解釈可能性を高め、モデルの分子理解を改善し、より良い一般化を可能にする。 大規模な実験により、モルレーソナーは既存の方法よりも優れており、記憶に基づく出力から堅牢な化学推論への大きな変化を示している。

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