Mol-Instructions：开源生物分子指令数据集，助力大型语言模型

Mol-Instructions：开源生物分子指令数据集，助力大型语言模型

Mol-Instructions Mol-Instructions is a Large-Scale Biomolecules Instruction Dataset for Large Language Models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Mol-Instructions

项目介绍

Mol-Instructions 是一个开源的、大规模的生物分子指令数据集，专为大型语言模型设计。该数据集旨在为生物分子领域的自然语言处理任务提供丰富的指令数据，涵盖了分子、蛋白质以及生物分子文本等多个方面。通过这一数据集，研究人员和开发者可以更有效地训练和优化大型语言模型，以应对复杂的生物分子任务。

项目技术分析

数据构建

Mol-Instructions 数据集的构建过程融合了人机协作、现有数据提取以及模板转换等多种技术手段：

• 人机协作任务描述创建：通过人工编写的任务描述，利用 GPT-3.5-turbo 生成多样化的指令数据，确保任务描述的多样性和实用性。
• 现有数据信息提取：从权威的生物化学数据库中提取所需的数据，经过适当的处理后，转化为指令数据。
• 模板转换：设计多种模板，将结构化的生物数据转换为文本格式，便于模型的理解和处理。
• 质量控制：实施严格的质量控制措施，确保数据的准确性和可靠性。

数据统计

Mol-Instructions 数据集包含三个主要部分：

• 分子导向指令：涵盖小分子的基本属性和行为，涉及多种化学反应和分子设计任务，共有 148,400 条指令。
• 蛋白质导向指令：涉及蛋白质的结构、功能和活性预测，以及基于文本指令的蛋白质设计，共有 505,000 条指令。
• 生物分子文本指令：主要用于生物信息学和化学信息学领域的自然语言处理任务，包含 53,000 条指令。

项目及技术应用场景

Mol-Instructions 数据集适用于多种生物分子相关的应用场景，包括但不限于：

• 分子描述生成：根据分子结构生成详细的描述文本。
• 分子设计：根据描述设计新的分子结构。
• 反应预测：预测化学反应的产物或反应所需的试剂。
• 蛋白质设计：设计具有特定功能和活性的蛋白质序列。
• 催化活性预测：预测蛋白质的催化活性及其所参与的化学反应。
• 蛋白质功能预测：分析蛋白质序列，预测其功能、亚细胞定位及参与的生物过程。

项目特点

• 大规模数据集：包含超过 70 万条指令数据，覆盖分子、蛋白质和生物分子文本等多个领域。
• 多样化的任务类型：涵盖分子描述生成、分子设计、反应预测、蛋白质设计、催化活性预测和蛋白质功能预测等多种任务类型。
• 高质量数据：通过严格的质量控制措施，确保数据的准确性和可靠性。
• 开源共享：数据集和相关模型权重在 Hugging Face 上开源共享，便于研究人员和开发者使用和扩展。

结语

Mol-Instructions 数据集为生物分子领域的大型语言模型提供了丰富的训练数据，有助于提升模型的性能和应用范围。无论你是研究人员还是开发者，都可以利用这一数据集，探索更多生物分子相关的应用场景。快来体验吧！

论文链接 • ⏬ 数据集下载

Mol-Instructions Mol-Instructions is a Large-Scale Biomolecules Instruction Dataset for Large Language Models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Mol-Instructions