論文の概要: SLIM: Sparse Latent Steering for Interpretable and Property-Directed LLM-Based Molecular Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10831v1
• Date: Mon, 11 May 2026 16:47:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:51.005183
• Title: SLIM: Sparse Latent Steering for Interpretable and Property-Directed LLM-Based Molecular Editing
• Title（参考訳）: SLIM: LLMによる分子編集のためのスパースラテントステアリング
• Authors: Mingxu Zhang, Yuhan Li, Lujundong Li, Dazhong Shen, Hui Xiong, Ying Sun,
• Abstract要約: SLIM (Sparse Latent Interpretable Molecular editing) は,エディタの隠蔽状態をスパースなプロパティ整列機能に分解するプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークである。 このスパース機能空間におけるSLIMステアリングは、プロパティ関連次元を正確に活性化し、モデルパラメータを変更することなく、編集成功率を向上させる。 MolEditRLベンチマークの実験では、4つのモデルアーキテクチャと8つの分子特性がベースラインよりも一貫した利得を示し、最大42.4ポイントの改善がなされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.844862497952334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models possess strong chemical reasoning capabilities, making them effective molecular editors. However, property-relevant information is implicitly entangled across their dense hidden states, providing no explicit handle for property control: a substantial fraction of edits fail to improve or even degrade target properties. To address these issues, we propose SLIM (Sparse Latent Interpretable Molecular editing), a plug-and-play framework that decomposes the editor's hidden states into sparse, property-aligned features via a Sparse Autoencoder with learnable importance gates. Steering in this sparse feature space precisely activates property-relevant dimensions, improving editing success rate without modifying model parameters. The same sparse basis further supports interpretable analysis of editing behavior. Experiments on the MolEditRL benchmark across four model architectures and eight molecular properties show consistent gains over baselines, with improvements of up to 42.4 points.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルには強力な化学的推論能力があり、効果的な分子エディターとなっている。 しかし、プロパティ関連情報は密に隠された状態に暗黙的に絡まっており、プロパティ制御の明示的なハンドルを提供していない。 これらの問題に対処するため,SLIM (Sparse Latent Interpretable Molecular editing) を提案する。これは,エディタの隠された状態を,学習可能な重要ゲートを持つスパースオートエンコーダを介して,スパースなプロパティ整列機能に分解するプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークである。 このスパース機能空間におけるステアリングは、プロパティ関連次元を正確に活性化し、モデルパラメータを変更することなく、編集成功率を改善する。 同じスパースベースでは、編集動作の解釈可能な解析もサポートしている。 MolEditRLベンチマークの実験では、4つのモデルアーキテクチャと8つの分子特性がベースラインよりも一貫した利得を示し、最大42.4ポイントの改善がなされた。

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