論文の概要: PLaID++: A Preference Aligned Language Model for Targeted Inorganic Materials Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07150v2
• Date: Fri, 17 Oct 2025 04:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 13:49:08.700886
• Title: PLaID++: A Preference Aligned Language Model for Targeted Inorganic Materials Design
• Title（参考訳）: PLaID++: ターゲットとする無機材料設計のための言語モデル
• Authors: Andy Xu, Rohan Desai, Larry Wang, Gabriel Hope, Ethan Ritz,
• Abstract要約: 安定かつ特性誘導型結晶生成のためのLLMポストトレーニングであるPLaID++を紹介する。 結晶学的な表現と報酬の定式化にパフォーマンスのヒンジがあることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1408690282236036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) has emerged as a promising approach to improve correctness in LLMs, however, in many scientific problems, the objective is not necessarily to produce the correct answer, but instead to produce a diverse array of candidates which satisfy a set of constraints. We study this challenge in the context of materials generation. To this end, we introduce PLaID++, an LLM post-trained for stable and property-guided crystal generation. We find that performance hinges on our crystallographic representation and reward formulation. First, we introduce a compact, symmetry-informed Wyckoff text representation which improves computational efficiency and encourages generalization from physical priors. Second, we demonstrate that temperature scaling acts as an entropy regularizer which counteracts mode collapse and encourages exploration. By encoding symmetry constraints directly into text and guiding model outputs towards desirable chemical space, PLaID++ generates structures that are thermodynamically stable, unique, and novel at a $\sim$50\% greater rate than prior methods and conditionally generates structures with desired space group properties. Our work demonstrates the potential of adapting post-training techniques from natural language processing to materials design, paving the way for targeted and efficient discovery of novel materials.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) は、LLMの正確性を改善するための有望なアプローチとして登場したが、多くの科学的問題において、その目的は必ずしも正しい答えを生み出すことではなく、一連の制約を満たす多様な候補を生成することである。 我々はこの課題を材料生成の文脈で研究する。 この目的のために、安定かつ特性誘導された結晶生成のためのLLMポストトレーニングであるPLaID++を導入する。 結晶学的な表現と報酬の定式化にパフォーマンスのヒンジがあることがわかった。 まず、計算効率を向上し、物理前の一般化を促進する、コンパクトで対称性に富んだWyckoffテキスト表現を導入する。 第2に, 温度スケーリングはモード崩壊に対処し, 探索を促進するエントロピー正則化器として機能することを示した。 対称性の制約を直接テキストにエンコードし、望ましい化学空間に向けてモデル出力を導くことで、PLaID++は熱力学的に安定で、ユニークで、新規な構造を以前の手法よりも$$$50\%高い速度で生成し、所望の空間群の性質を持つ構造を生成する。 本研究は, 自然言語処理から材料設計へのポストトレーニング技術の適用の可能性を示し, 新規素材の標的的かつ効率的な発見への道を開くものである。

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