LLM이 가르치는 과학 생성 AI, 자연어로 약물 설계한다
Key Point
LLM의 추론 능력과 도메인 특화 생성 모델의 구조적 타당성을 결합하여 자연어 명령만으로 신약 후보 물질을 설계할 수 있는 방법론이 제시되었기 때문에, 과학 발견 프로세스의 자동화 가능성을 보여주는 중요한 진전이다.
핵심 요약
- 기초 LLM은 광범위한 화학·생물학 지식을 가진 반면, 흐름·확산 기반 생성 모델은 유효한 배열과 구조를 생산하는 데 필요한 선행 지식을 캡처하는데, 두 능력이 분리되어 있는 문제가 있다.
- 명시적 보상 함수 없이 자연어로 표현된 발견 목표에 과학 생성 모델을 정렬하는 방법을 연구했다.
- LLM-to-Flow Distillation(LFD)을 제안하며, 여기서 고정된 LLM이 도메인 특화 생성 모델의 적응형 교사 역할을 한다.