入选ACL2024主会 | InstructProtein：利用知识指令对齐蛋白质语言与人类语言
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内容提要
浙江大学的研究团队提出了一种名为InstructProtein的模型，通过知识指令对齐蛋白质语言和人类语言，实现了双向生成能力。该模型在蛋白质序列理解和设计方面优于现有的大语言模型。研究人员使用UniProtKB构建了蛋白质知识图谱，并通过指令数据集进行模型微调。InstructProtein能够准确预测蛋白质的功能和位置，对蛋白质工程和药物发现具有重要意义。该研究为蛋白质大模型的发展提供了新的思路和方法。
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关键要点
- 蛋白质是细胞生存的基础，参与生命必不可少的化学反应。
- 传统实验方法解析蛋白质结构耗时费力，蛋白质大语言模型（PLMs）应运而生。
- PLMs在理解氨基酸序列方面表现出色，但无法理解人类语言。
- 浙江大学提出InstructProtein模型，通过知识指令对齐蛋白质语言和人类语言，探索双向生成能力。
- InstructProtein在蛋白质序列理解和设计方面优于现有的最先进大语言模型（LLMs）。
- 研究使用UniProtKB构建蛋白质知识图谱，并通过指令数据集进行模型微调。
- InstructProtein能够准确预测蛋白质的功能和位置，对蛋白质工程和药物发现具有重要意义。
- 模型预训练阶段使用来自UniRef100的蛋白质序列和PubMed摘要的句子。
- 模型微调阶段利用知识图谱构建平衡且多样化的指令数据集。
- 知识因果建模（KCM）用于表示蛋白质知识的因果链，提升模型性能。
- InstructProtein在蛋白质序列理解和设计任务中表现优异，超越了所有基线模型。
- 未来研究将拓展至包括定量描述在内的更广泛指令范围，增强模型的实用性。
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