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FGBench: A Dataset and Benchmark for Molecular Property Reasoning at Functional Group-Level in Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Xuan Liu, Siru Ouyang, Xianrui Zhong, Jiawei Han, Huimin Zhao

FGBench:機能グループ情報を利用した分子特性推論データセット

概要

本論文は、大規模言語モデル(LLM)が化学分野で広く使用されていますが、微細な機能グループ(FG)情報を見落とすことを指摘しています。これを解決するために、625Kの分子特性推論問題とFG情報を含むデータセットFGBenchを提案します。 FGBenchは回帰と分類の問題を含み、単一FGの影響、複数FG相互作用、分子直接比較の3つのカテゴリーで構成されています。現在、LLMは、FGBenchにおけるFGレベルの特性推論に困難を経験することが示されており、これは、化学関連作業におけるLLMの推論能力の向上の必要性を強調している。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
FG情報を統合することで、LLMの解釈の可能性を高め、構造認識を向上させることができます。
微細なFG情報により、特定のFGと分子特性の間の隠された関係を発見し、分子設計と新薬開発を進めることができます。
FGBenchは、FGレベルの情報を含むデータセットを構築するための基盤となるフレームワークを提供します。
Limitations:
現在、LLMはFGレベルの特性推論に困難を抱えている。
より良い推論能力を持つLLMの開発が必要です。
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