Core Concepts
MOLBIND ist ein Framework, das Encoder für mehrere Modalitäten durch kontrastives Lernen trainiert und alle Modalitäten in einen gemeinsamen Merkmalsraum für multimodale semantische Ausrichtung abbildet. MOLBIND zeigt überlegene Zero-Shot-Lernleistung über eine Vielzahl von Aufgaben und demonstriert seine starke Fähigkeit, die zugrunde liegenden Semantiken mehrerer Modalitäten zu erfassen.
Abstract
MOLBIND ist ein neuartiges multimodales Vortrainingsframework, das darauf abzielt, verschiedene Modalitäten im Bereich Sprache und Moleküle in einem gemeinsamen Einbettungsraum auszurichten. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen, die sich auf zwei Modalitäten beschränken, kann MOLBIND effektiv mehrere Modalitäten wie natürliche Sprache, 2D-Molekülgraphen, 3D-Molekülkonformationen und 3D-Proteinstrukturen verarbeiten.
Um die effektive Vorausbildung von MOLBIND auf mehreren Modalitäten zu erleichtern, haben die Autoren auch einen hochqualitativen Datensatz mit vier Modalitäten, MolBind-M4, erstellt, der gepaarte Daten zu Sprache-Graph, Konformation-Sprache, Graph-Konformation und Konformation-Protein enthält.
Die Experimente zeigen, dass MOLBIND eine überlegene Zero-Shot-Lernleistung über eine Vielzahl von Aufgaben wie Kreuzmodal-Retrieval und Kreuzmodal-Klassifizierung erzielt. Dies demonstriert die Fähigkeit von MOLBIND, die zugrunde liegenden Semantiken mehrerer Modalitäten effektiv zu erfassen und auszurichten.
Stats
Die Moleküle können effektiv durch Sprache beschrieben werden, d.h. biomedizinische Texte mit reichhaltigen Ausdrücken.
Die Verfügbarkeit von multimodalen Paaren für Moleküle ist unzureichend und deutlich kleiner als in anderen Domänen.
Aktuelle multimodale Methoden für Moleküle nutzen nur ein einziges Paar von Modalitäten, was ihre Erweiterung auf mehrere N (≥ 3) Modalitäten einschränkt.
Quotes
"MOLBIND ist ein Framework, das Encoder für mehrere Modalitäten durch kontrastives Lernen trainiert und alle Modalitäten in einen gemeinsamen Merkmalsraum für multimodale semantische Ausrichtung abbildet."
"MOLBIND zeigt überlegene Zero-Shot-Lernleistung über eine Vielzahl von Aufgaben und demonstriert seine starke Fähigkeit, die zugrunde liegenden Semantiken mehrerer Modalitäten zu erfassen."