LLaMo: Large Language Model-based Molecular Graph Assistant

📄 arXiv: 2411.00871v1 📥 PDF

作者: Jinyoung Park, Minseong Bae, Dohwan Ko, Hyunwoo J. Kim

分类: cs.LG, cs.AI, q-bio.MN

发布日期: 2024-10-31

备注: NeurIPS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLaMo：基于大语言模型的分子图助手，实现分子理解与生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分子图 大语言模型 指令调优 图神经网络 分子性质预测

📋 核心要点

  1. 现有方法在分子领域对大语言模型和指令调优的探索不足，限制了分子理解和生成能力。
  2. LLaMo通过多级图投影器将分子图转换为图tokens，并利用指令调优提升模型性能。
  3. 实验表明，LLaMo在分子描述生成、性质预测和IUPAC名称预测等任务上取得了最佳性能。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLMs)通过指令调优展现了卓越的泛化和指令遵循能力。LLMs和指令调优的进步催生了大型视觉-语言模型(LVLMs)。然而，LLMs和指令调优在分子领域的应用探索较少。因此，我们提出了LLaMo：基于大语言模型的分子图助手，这是一个端到端训练的大型分子图-语言模型。为了弥合语言和图模态之间的差距，我们提出了多级图投影器，通过交叉注意力机制抽象每个GNN层的输出表示和motif表示，将图表示转换为图tokens。我们还引入了机器生成的分子图指令数据，以指令调优大型分子图-语言模型，用于通用分子和语言理解。大量的实验表明，LLaMo在分子描述生成、性质预测和IUPAC名称预测等多种任务上表现出最佳性能。LLaMo的代码可在https://github.com/mlvlab/LLaMo获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有方法在分子领域利用大语言模型进行分子理解和生成能力不足的问题。现有方法难以有效桥接分子图结构和自然语言之间的鸿沟，导致模型无法充分理解分子特性并生成准确的描述。

核心思路：论文的核心思路是构建一个端到端的大型分子图-语言模型LLaMo，通过多级图投影器将分子图信息转换为语言模型可以理解的tokens，并利用指令调优的方式提升模型在分子相关任务上的性能。这样设计的目的是为了充分利用大语言模型的强大能力，同时保留分子图的结构信息。

技术框架：LLaMo的整体框架包含以下几个主要模块：1) 图神经网络(GNN)层，用于提取分子图的特征表示；2) 多级图投影器，将GNN层的输出和motif表示转换为图tokens；3) 大语言模型(LLM)，用于处理图tokens并生成相应的文本描述或预测分子性质。整个流程是端到端训练的，通过指令调优的方式优化模型参数。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于多级图投影器的设计。该投影器能够从不同层次抽象分子图的特征，包括GNN层的输出和motif表示，并通过交叉注意力机制将这些特征融合，最终生成更具信息量的图tokens。这种多级抽象的方式能够更好地保留分子图的结构信息，并提升语言模型的理解能力。

关键设计：多级图投影器使用交叉注意力机制融合GNN层输出和motif表示。指令调优数据由机器生成，涵盖多种分子相关任务。损失函数采用标准的语言模型损失函数，优化目标是最大化生成文本的概率。具体的GNN结构和LLM选择在论文中有详细描述，但未在摘要中体现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLaMo在分子描述生成、性质预测和IUPAC名称预测等多个任务上取得了最佳性能。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了LLaMo在不同任务上的优越性，表明其具有良好的泛化能力和实用价值。

🎯 应用场景

LLaMo在药物发现、材料科学等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动生成分子描述、预测分子性质、辅助分子设计等任务，加速新药和新材料的研发过程。未来，LLaMo有望成为分子领域的重要工具，促进相关领域的创新发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable generalization and instruction-following capabilities with instruction tuning. The advancements in LLMs and instruction tuning have led to the development of Large Vision-Language Models (LVLMs). However, the competency of the LLMs and instruction tuning have been less explored in the molecular domain. Thus, we propose LLaMo: Large Language Model-based Molecular graph assistant, which is an end-to-end trained large molecular graph-language model. To bridge the discrepancy between the language and graph modalities, we present the multi-level graph projector that transforms graph representations into graph tokens by abstracting the output representations of each GNN layer and motif representations with the cross-attention mechanism. We also introduce machine-generated molecular graph instruction data to instruction-tune the large molecular graph-language model for general-purpose molecule and language understanding. Our extensive experiments demonstrate that LLaMo shows the best performance on diverse tasks, such as molecular description generation, property prediction, and IUPAC name prediction. The code of LLaMo is available at https://github.com/mlvlab/LLaMo.