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KnowMol: Advancing Molecular Large Language Models with Multi-Level Chemical Knowledge
文章主要内容总结该研究聚焦分子大语言模型(Mol-LLMs)的核心局限,提出数据集与表示策略双重创新,开发出性能领先的多模态分子大语言模型KnowMol。核心内容包括:指出当前Mol-LLMs存在数据集质量低(PubChem覆盖失衡、粒度粗糙)和分子表示策略欠佳(1D/2D模态编码不足)两大问题。构建KnowMol-100K数据集,含10万条分子的四级精细标注(原子、官能团、结构构建、理化性质),弥补分子信息与文本描述的鸿沟。提出化学信息增强的分子表示方案:1D层面用SELFIES替代SMILES并设计专属词汇表,2D层面通过分层图编码器捕捉分子层级结构。设计多轮问答和描述引导分子生成两大训练任务,基于上述创新训练出KnowMol模型,在分子理解(标注、性质预测)和生成(反应预测、逆合成)7类下游任务中全面超越现有模型。文章创新点数据集创新:首次构建多级别、细粒度的KnowMol-100K数据集,覆盖分子核心特征,解决PubChem数据集的覆盖失衡和粒度粗糙问题。表示策略创新:提出兼顾1D字符串和2D图结构的化学信息增强表示方法,避免模态混淆,高效捕捉分子层级结构。模型与任务创新:设计针对性训练任务,将数据集优势与表示策略结合,开发出KnowMol模型,实现分子理解与生成任务的性能突破。
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