大模型的研究趨勢已發(fā)生改變

原標題：分享NeurIPS 2024投稿經驗！浙大團隊用DePLM模型助力蛋白質優(yōu)化，論文一作在線展示demo
文章來源：HyperAI超神經
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借助擴散去噪過程助力大模型對蛋白質的優(yōu)化

在最新一期的Meet AI4S直播中，浙江大學知識引擎實驗室的王澤元博士分享了其團隊在NeurIPS 2024上發(fā)表的論文，題為“DePLM: Denoising Protein Language Models for Property Optimization”。該研究旨在利用擴散去噪模型優(yōu)化蛋白質的性能，體現(xiàn)了AI在科學研究中的重要性。

1. AI for Science的發(fā)展

王博士指出，AI for Science正逐步改變科研的傳統(tǒng)方式。過去，科學家依賴手動整理資料和理論假設，如今借助AI進行數(shù)據(jù)驅動研究，極大提升了效率，尤其在蛋白質研究領域表現(xiàn)突出。

2. DePLM模型的設計理念

DePLM模型的核心在于將蛋白質語言模型捕獲的進化信息進行去噪處理，以排除與目標特性無關的噪聲。研究表明，基于排序的去噪過程顯著提高了蛋白質優(yōu)化性能，并保持了強大的泛化能力。

3. 實驗結果與方

在與多個基線模型的比較中，DePLM表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。王博士強調，利用高質量的進化信息可以顯著改善微調結果，證實了去噪訓練過程的有效性。此外，通過對不同特性的交叉驗證，進一步驗證了去噪和訓練過程中排除無關信息的重要性。

4. 對未來研究的展望

王博士表示，團隊還將繼續(xù)探索蛋白質領域，推出InstructProtein模型，旨在對齊蛋白質語言與人類語言，提升雙向生成能力。此外，PROPEND方法通過預訓練和提示框架實現(xiàn)多種屬性的蛋白質序列設計，進一步展示了AI在生物序列優(yōu)化中的潛力。

王澤元博士的分享不僅展示了DePLM的研究成果，也為AI在科學研究中的應用提供了新的思路，期待未來在蛋白質優(yōu)化及其他領域的進一步突破。

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