Refining embeddings with fill-tuning: data-efficient generalised performance improvements for materials foundation models
作者: Matthew P. Wilson, Edward O. Pyzer-Knapp, Nicolas Galichet, Luke Dicks
分类: cs.LG, cs.CE
发布日期: 2025-02-19
备注: 8 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出Fill-tuning方法，通过数据高效地改进材料领域预训练模型泛化性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 材料科学 预训练模型 嵌入表示 持续学习 泛化性能
📋 核心要点
- 现有微调方法在提升特定任务性能的同时，会降低模型在其他任务上的泛化能力，存在性能trade-off。
- Fill-tuning通过粗糙度分析识别嵌入空间中的薄弱区域，并针对性地生成数据进行持续预训练，以提升模型整体性能。
- 实验表明，仅需少量数据（100个数据点），Fill-tuning即可显著提升材料基石模型在多个下游任务上的性能（提升近1%）。
📝 摘要（中文）
预训练的基石模型学习到的嵌入可以用于各种下游任务。这些嵌入优化了通用性能，但如果对于特定任务不够准确，可以通过微调来提高性能。然而，目前所有的方法都不可避免地会降低模型在分布外任务上的性能。本文提出了一种新的方法“fill-tuning”，用于生成数据集，以持续预训练基石模型，该方法不针对特定的下游任务，而是旨在纠正嵌入中表现不佳的区域。本文将粗糙度分析应用于潜在空间拓扑，并说明如何使用它来提出对改进嵌入最有价值的数据。我们将fill-tuning应用于一组在$O(10^9)$数据点上训练的先进材料基石模型，结果表明，仅添加100个数据点，所有下游任务的模型性能都提高了近1%。该方法提供了一种以微调的计算成本全面改进基石模型的途径。
🔬 方法详解
问题定义：现有材料领域预训练模型虽然在大量数据上进行了训练，但在某些特定区域的嵌入表示可能不够准确，导致下游任务性能受限。传统的微调方法虽然可以针对特定任务进行优化，但会牺牲模型在其他任务上的泛化能力。因此，需要一种方法能够在不降低模型泛化性能的前提下，提升模型在所有任务上的表现。
核心思路：Fill-tuning的核心思路是识别并纠正预训练模型嵌入空间中的“粗糙”区域，即那些表示不够准确或区分度不高的区域。通过主动生成针对这些区域的数据，并进行持续预训练，可以平滑嵌入空间，提升模型的整体性能。这种方法避免了针对特定任务的微调，从而保持了模型的泛化能力。
技术框架：Fill-tuning主要包含以下几个阶段：1. 嵌入空间分析：使用粗糙度分析等方法，评估预训练模型嵌入空间的拓扑结构，识别表示不够准确的区域。2. 数据生成：根据粗糙度分析的结果，主动生成针对性数据，这些数据旨在填充嵌入空间中的“空隙”或平滑“粗糙”区域。3. 持续预训练：使用生成的数据对预训练模型进行持续预训练，以优化嵌入空间，提升模型的整体性能。4. 性能评估：在多个下游任务上评估模型的性能，验证Fill-tuning的效果。
关键创新：Fill-tuning的关键创新在于其数据高效的通用性能提升方法。与传统的微调方法不同，Fill-tuning不针对特定任务，而是通过纠正嵌入空间中的薄弱区域来提升模型的整体性能。此外，Fill-tuning利用粗糙度分析等方法主动生成数据，避免了对大量标注数据的依赖，实现了数据高效的性能提升。
关键设计：粗糙度分析是Fill-tuning的关键技术之一，用于评估嵌入空间的拓扑结构。具体的粗糙度计算方法可能包括计算局部区域的方差、梯度等指标。数据生成策略需要根据粗糙度分析的结果进行设计，例如，可以生成位于粗糙区域边界的数据，或者生成能够连接不同簇的数据。持续预训练可以使用与原始预训练相同的损失函数和优化器，但需要调整学习率等超参数，以避免过度拟合生成的数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在多个材料基石模型上应用Fill-tuning，仅添加100个数据点，即可在所有下游任务上实现近1%的性能提升。这一结果验证了Fill-tuning方法的数据高效性和通用性，表明该方法能够以较低的成本显著提升预训练模型的性能。
🎯 应用场景
Fill-tuning方法可广泛应用于材料科学、化学、生物信息学等领域，用于提升预训练模型在各种下游任务中的性能。例如，可以用于改进材料性质预测、药物发现、蛋白质结构预测等任务。该方法能够以较低的计算成本提升模型性能，具有重要的实际应用价值和潜力。
📄 摘要（原文）
Pretrained foundation models learn embeddings that can be used for a wide range of downstream tasks. These embeddings optimise general performance, and if insufficiently accurate at a specific task the model can be fine-tuned to improve performance. For all current methodologies this operation necessarily degrades performance on all out-of-distribution tasks. In this work we present 'fill-tuning', a novel methodology to generate datasets for continued pretraining of foundation models that are not suited to a particular downstream task, but instead aim to correct poor regions of the embedding. We present the application of roughness analysis to latent space topologies and illustrate how it can be used to propose data that will be most valuable to improving the embedding. We apply fill-tuning to a set of state-of-the-art materials foundation models trained on $O(10^9)$ data points and show model improvement of almost 1% in all downstream tasks with the addition of only 100 data points. This method provides a route to the general improvement of foundation models at the computational cost of fine-tuning.