MolEmb是什么?
MolEmb是一个轻量级框架,通过双向对比学习将分子结构与文本描述对齐,使多模态大语言模型能够生成条件化的分子嵌入,用于属性预测和跨模态检索。
(翻译)MolEmb:多模态大语言模型可以成为强大的分子嵌入模型
Abstract page for arXiv paper 2608.23646: MolEmb: Multimodal Large Language Models Can Be Strong Molecular Embedding Models
本文介绍MolEmb框架,利用多模态大语言模型构建通用分子嵌入模型,通过双向对比学习将分子结构与文本描述对齐,实现分子属性预测和跨模态检索。作者还提出MolCAR基准用于评估上下文感知检索,实验表明多模态大语言模型可作为通用分子嵌入模型的可行路线。
MolEmb是一个轻量级框架,通过双向对比学习将分子结构与文本描述对齐,使多模态大语言模型能够生成条件化的分子嵌入,用于属性预测和跨模态检索。
MolCAR是一个用于上下文感知分子检索的诊断基准,用于评估模型根据自然语言上下文检索相关分子的能力,实验表明该能力主要取决于监督数据的属性。
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