家Tongyi Labが「LOGOS」をオープンソース化。パラメータ数10億でNatureLMを上回る、初の統一型科学系大規模モデル
2026年6月18日、Tongyi Labは、統一された「科学的文法」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「LOGOS（Language Of Generative Objects in Science）」のオープンソース化を発表した。
ATH-Token Foundryと中国人民大学霍前人工知能研究所が共同で開発したこのモデルは、従来のAI for Science（AI4S）における「1つのタスクにつき1つの専門モデル」という断片化された現状を打破することを目指しています。 タンパク質、低分子、材料、化学反応といった多様な科学的対象を、統一された離散トークンシーケンスとして符号化することで、ネイティブな大規模モデルフレームワーク内での領域横断的な知識統合と自己回帰生成を可能にする。
LOGOSの中核となる画期的な点は、革新的な「科学的文法」の設計と空間相互作用の離散化技術にある。これにより、モデルは複雑な3D空間相互作用のルールを深く理解し、希少な3D座標データや特殊な幾何学的ネットワークに依存することなく自己回帰生成を行うことが可能となり、事前学習と下流タスクの間で形式と目的の完全な一貫性が確保される。
評価結果によると、パラメータ数わずか10億のLOGOS-1Bは、6つの代表的なタスク（ポケット条件付きリガンド生成、逆合成予測（Top-1精度74.8%）、 ポケット部位の同定（HOLO4KデータセットにおけるTop-n精度58.5%）、およびMOF材料生成（新規構成単位の割合が76%増加）といった6つの代表的なタスクにおいて、ドメイン特化型手法と一貫して同等かそれ以上の性能を示しています。 一部のタスクでは、パラメータ数がわずか1/56であるにもかかわらず、8×7Bのパラメータを使用するNatureLMを上回る性能を示した。
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