家アリユンのオープンソース科学モデル「LOGOS」、パラメータ数が56分の1にもかかわらずマイクロソフトを上回る
アリババの「ATH-Token Foundry」は、中国人民大学の高強人工知能研究所と共同で、LOGOSのオープンソース化を発表した。 これは、統一された科学的構文に基づいて構築された初のマルチドメイン科学生成基盤モデルであり、純粋なシーケンスモデリングを用いて、6つの代表的な科学タスクにおいて、従来のドメイン固有の手法を常に同等かそれ以上の性能で上回っています。
特に際立っているのは、このモデルの卓越したパラメータ効率です。わずか10億パラメータの「LOGOS-1B」は、いくつかの主要タスクにおいて、マイクロソフトの「NatureLM」（8×70億パラメータ）を上回る性能を発揮しています。
異種オブジェクト向けの先駆的な統一科学構文
LOGOSは、生物学的高分子、化学物質、界面相互作用という7つのモダリティを網羅し、合計448.7億トークンに及ぶ大規模な事前学習コーパスを活用しています。共有語彙を通じて、タンパク質や低分子といった従来は異種であったオブジェクトを、統一された離散トークンシーケンスとしてエンコードします。
この独自の科学的構文により、大規模モデルは共有された生成空間内で、異なる科学的対象を自己回帰的に解釈できるようになります。さらに、複雑な3D座標を入力することなく、純粋にシーケンス予測に依存して、複雑な空間的相互作用のルールを概念化できる「テキスト記述法」も導入しています。
事前学習と応用間のギャップを埋める
従来の研究環境では、段階間でモデルを切り替える際、展開時に大規模な微調整が必要となることが多かった。LOGOSは、その事前学習データのシーケンス形式が下流タスクの入力および出力形式と一致しているため、形式と目的の両面で高い一貫性を実現している。
この整合性により、事前学習と実世界での応用との間の隔たりが効果的に解消され、複雑な適応層を必要とせずに直接的な生成能力を実現します。アリババは現在、この大規模モデルのモデル重み、推論コード、および技術レポートを完全にオープンソース化しています。
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