Molecular Graph Representation Learning Integrating Large Language Models with Domain-specific Small Models

📄 arXiv: 2408.10124v1 📥 PDF

作者: Tianyu Zhang, Yuxiang Ren, Chengbin Hou, Hairong Lv, Xuegong Zhang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.IR, physics.chem-ph, q-bio.BM

发布日期: 2024-08-19

💡 一句话要点

提出MolGraph-LarDo框架，融合大语言模型与领域小模型提升分子图表示学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分子图表示学习 大语言模型 领域特定小模型 多模态对齐 药物发现

📋 核心要点

  1. 现有分子性质预测方法依赖专家知识，耗时且成本高昂，大语言模型虽有通用知识，但在领域知识上存在不足。
  2. MolGraph-LarDo框架通过领域小模型校准大语言模型，提升领域知识准确性，生成更精确的分子文本描述。
  3. 该方法采用多模态对齐，协调分子图和文本描述，预训练分子表示，实验证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

分子性质预测是药物发现的关键基础。近年来，预训练深度学习模型被广泛应用于此任务。一些将生物领域先验知识融入预训练框架的方法取得了显著成果。然而，这些方法严重依赖生化专家，检索和总结大量领域知识文献既耗时又昂贵。大型语言模型（LLM）在理解和高效提供通用知识方面表现出卓越的性能。然而，它们偶尔会出现幻觉，并且在生成领域特定知识时缺乏精确性。相反，领域特定的小模型（DSM）拥有丰富的领域知识，并且可以准确地计算分子领域相关的指标。然而，由于其有限的模型大小和单一功能，它们缺乏全面表示学习所需的知识广度。为了利用这两种方法的优势进行分子性质预测，我们提出了一种新颖的分子图表示学习框架，该框架集成了大型语言模型和领域特定的小模型（MolGraph-LarDo）。在技术上，我们设计了一个两阶段提示策略，其中引入DSM来校准LLM提供的知识，从而提高领域特定信息的准确性，从而使LLM能够为分子样本生成更精确的文本描述。随后，我们采用多模态对齐方法来协调各种模态，包括分子图及其相应的描述性文本，以指导分子表示的预训练。大量的实验证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：分子性质预测是药物发现的关键，现有方法依赖专家知识，成本高昂且效率低。大语言模型虽然具备通用知识，但在特定领域（如分子性质）的知识精度不足，容易产生“幻觉”。领域特定的小模型（DSMs）虽然精确，但知识面窄，无法进行全面的表示学习。

核心思路：MolGraph-LarDo的核心思路是结合大语言模型（LLMs）的广度和领域特定小模型（DSMs）的精度。通过DSMs校准LLMs，提升LLMs在分子领域知识的准确性，从而生成更可靠的分子描述文本。然后，利用多模态对齐，将分子图和文本描述结合起来，进行分子表示学习。

技术框架：MolGraph-LarDo框架包含两个主要阶段：1) 两阶段提示策略：首先，利用DSMs校准LLMs，生成更精确的分子文本描述。具体来说，LLM首先生成初步的分子描述，然后DSM对该描述进行校准，修正其中的错误或不准确之处。2) 多模态对齐：将分子图和校准后的文本描述进行对齐，利用对比学习等方法，学习分子图的表示。框架包括分子图编码器、文本编码器和多模态融合模块。

关键创新：MolGraph-LarDo的关键创新在于将领域特定的小模型引入到大语言模型的分子表示学习中。通过DSMs的校准，提升了LLMs生成分子描述的准确性，从而提高了分子表示学习的质量。这种融合不同类型模型的思路，为解决领域知识不足的问题提供了一种新的方法。

关键设计：两阶段提示策略是关键设计之一，它确保了LLM生成的分子描述的准确性。多模态对齐方法也至关重要，它将分子图和文本描述融合在一起，学习更全面的分子表示。损失函数可能包括对比损失，用于拉近相似分子的图表示和文本表示，推远不相似分子的表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了MolGraph-LarDo框架的有效性，表明该方法能够提升分子性质预测的准确性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但总体而言，该方法在分子表示学习方面取得了显著的提升。

🎯 应用场景

MolGraph-LarDo框架可应用于药物发现、材料科学等领域，用于预测分子性质、筛选候选药物、设计新型材料等。该研究有助于降低对领域专家的依赖，加速新药和新材料的研发进程，具有重要的实际应用价值和潜在的未来影响。

📄 摘要（原文）

Molecular property prediction is a crucial foundation for drug discovery. In recent years, pre-trained deep learning models have been widely applied to this task. Some approaches that incorporate prior biological domain knowledge into the pre-training framework have achieved impressive results. However, these methods heavily rely on biochemical experts, and retrieving and summarizing vast amounts of domain knowledge literature is both time-consuming and expensive. Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in understanding and efficiently providing general knowledge. Nevertheless, they occasionally exhibit hallucinations and lack precision in generating domain-specific knowledge. Conversely, Domain-specific Small Models (DSMs) possess rich domain knowledge and can accurately calculate molecular domain-related metrics. However, due to their limited model size and singular functionality, they lack the breadth of knowledge necessary for comprehensive representation learning. To leverage the advantages of both approaches in molecular property prediction, we propose a novel Molecular Graph representation learning framework that integrates Large language models and Domain-specific small models (MolGraph-LarDo). Technically, we design a two-stage prompt strategy where DSMs are introduced to calibrate the knowledge provided by LLMs, enhancing the accuracy of domain-specific information and thus enabling LLMs to generate more precise textual descriptions for molecular samples. Subsequently, we employ a multi-modal alignment method to coordinate various modalities, including molecular graphs and their corresponding descriptive texts, to guide the pre-training of molecular representations. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method.