論文の概要: Mol-R1: Towards Explicit Long-CoT Reasoning in Molecule Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08401v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 18:50:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.208909
• Title: Mol-R1: Towards Explicit Long-CoT Reasoning in Molecule Discovery
• Title（参考訳）: Mol-R1: 分子発見における極端に長いCoT推論を目指して
• Authors: Jiatong Li, Weida Wang, Qinggang Zhang, Junxian Li, Di Zhang, Changmeng Zheng, Shufei Zhang, Xiaoyong Wei, Qing Li,
• Abstract要約: Mol-R1は、テキストベースの分子生成におけるR1のようなExplicit Long-CoT推論モデルの説明可能性と推論性能を改善するために設計された新しいフレームワークである。 分子反復適応(英: Molecular Iterative Adaptation)とは、分子発見のためのR1ライクな推論モデルの推論性能を高めるために、SFT(Supervised Fine-tuning)とRPO(Reinforced Policy Optimization)を反復的に組み合わせたトレーニング戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.895481477176475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), especially Explicit Long Chain-of-Thought (CoT) reasoning models like DeepSeek-R1 and QWQ, have demonstrated powerful reasoning capabilities, achieving impressive performance in commonsense reasoning and mathematical inference. Despite their effectiveness, Long-CoT reasoning models are often criticized for their limited ability and low efficiency in knowledge-intensive domains such as molecule discovery. Success in this field requires a precise understanding of domain knowledge, including molecular structures and chemical principles, which is challenging due to the inherent complexity of molecular data and the scarcity of high-quality expert annotations. To bridge this gap, we introduce Mol-R1, a novel framework designed to improve explainability and reasoning performance of R1-like Explicit Long-CoT reasoning LLMs in text-based molecule generation. Our approach begins with a high-quality reasoning dataset curated through Prior Regulation via In-context Distillation (PRID), a dedicated distillation strategy to effectively generate paired reasoning traces guided by prior regulations. Building upon this, we introduce MoIA, Molecular Iterative Adaptation, a sophisticated training strategy that iteratively combines Supervised Fine-tuning (SFT) with Reinforced Policy Optimization (RPO), tailored to boost the reasoning performance of R1-like reasoning models for molecule discovery. Finally, we examine the performance of Mol-R1 in the text-based molecule reasoning generation task, showing superior performance against existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)、特にDeepSeek-R1 や QWQ のような Explicit Long Chain-of-Thought (CoT) 推論モデルは強力な推論能力を示しており、常識的推論や数学的推論において優れた性能を発揮している。 その効果にもかかわらず、Long-CoT推論モデルは、分子発見のような知識集約ドメインにおいて、その限られた能力と低い効率でしばしば批判される。 この分野での成功は、分子構造や化学原理を含むドメイン知識の正確な理解を必要とする。 このギャップを埋めるために、テキストベースの分子生成におけるR1-like Explicit Long-CoT推論LLMの説明可能性と推論性能を改善するために設計された新しいフレームワークであるMol-R1を紹介する。 提案手法は, 先行規制によって導かれるペアの推論トレースを効果的に生成するための蒸留法である, PRID (Prefer Regulation) によって算出された高品質な推論データセットから始まる。 分子発見のためのR1ライクな推論モデルの推論性能を高めるために,スーパービジョンファインチューニング(SFT)と強化ポリシー最適化(RPO)を反復的に組み合わせた高度なトレーニング戦略である分子反復適応法(MoIA)を導入する。 最後に,テキストベースの分子推論タスクにおけるMoll-R1の性能について検討し,既存のベースラインに対して優れた性能を示す。

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