Pin-Tuning：一種用於少量分子性質預測的參數高效上下文微調方法

Core Concepts

Pin-Tuning 能有效解決預先訓練的分子編碼器在少量分子性質預測任務中的微調效率低下的問題，通過參數高效的上下文微調策略，在不增加大量參數的情況下，顯著提升模型在少量標註數據下的表現。

Abstract

研究背景
分子性質預測 (MPP) 在藥物發現和材料科學中至關重要，但現實場景中經常面臨數據稀缺的挑戰。為了解決這個問題，少量分子性質預測 (FSMPP) 應運而生。與其他少量學習任務不同，FSMPP 通常採用預先訓練的分子編碼器和上下文感知分類器，受益於分子預訓練和分子上下文信息。
研究問題
儘管取得了這些進展，現有方法在預先訓練的編碼器的無效微調方面仍面臨挑戰。主要原因有兩個：

可調參數的數量與標記分子的稀缺性之間的不平衡：使用少量標記分子微調預先訓練的編碼器的所有參數會導致可調參數與可用數據的比例失衡。這種不平衡通常会导致過度擬合和災難性遺忘。
編碼器中缺乏上下文感知能力：雖然分子上下文被用於增強分類器，但編碼器通常缺乏感知這種上下文的明確能力，而是依賴於隱式基於梯度的優化。這導致編碼器無法直接處理在 FSMPP 任務中至關重要的細微分子上下文信息。

研究方法
基於上述分析，本文提出了參數高效的上下文微調方法 Pin-Tuning，以解決 FSMPP 中的兩個主要挑戰。

參數高效的化學知識適應方法：

針對訊息傳遞層設計了輕量級適配器 (MP-Adapter)，以有效地微調預先訓練的訊息傳遞層。
對預先訓練的原子/鍵嵌入層實施貝葉斯權重整合 (Emb-BWC)，以防止過度激進的參數更新，從而降低過度擬合和災難性遺忘的風險。

賦予 MP-Adapter 上下文感知能力：

將分子上下文信息整合到 MP-Adapter 中，使其能夠感知上下文，從而在微調過程中提供更有意義的適應指導。

實驗結果
在公開數據集上的實驗結果表明，Pin-Tuning 方法使用更少的可訓練參數實現了卓越的微調性能，從而提高了少量分子性質預測的性能。
研究結論
Pin-Tuning 通過創新的參數高效微調和上下文微調策略，有效解決了預先訓練的分子編碼器在 FSMPP 任務中的微調效率低下的問題，為藥物發現和材料科學領域的未來研究提供了寶貴的見解。

Stats

在 Tox21 數據集上，Pin-Tuning 在 10-shot 設定下實現了 91.56 ± 2.57 的 ROC-AUC 分數，相較於最佳基準模型 GS-Meta 提高了 5.64%。
在 SIDER 數據集上，Pin-Tuning 在 10-shot 設定下實現了 93.41 ± 3.52 的 ROC-AUC 分數，相較於最佳基準模型 GS-Meta 提高了 10.73%。
Pin-Tuning 所需訓練的參數數量遠少於完全微調方法 (例如 GS-Meta)，例如在 Tox21 數據集上僅為後者的 14.2%。

Key Insights Distilled From

Pin-Tuning: Parameter-Efficient In-Context Tuning for Few-Shot Molecular Property Prediction

by Liang Wang, ... at arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01158.pdf

Deeper Inquiries

Pin-Tuning 方法如何應用於其他科學領域的少量學習任務，例如蛋白質結構預測或基因表達分析？

Pin-Tuning 的核心思想是針對預先訓練模型進行參數高效的微調，並結合上下文資訊，使其能有效地應用於資料稀缺的少量學習任務。這種方法可以被推廣到其他科學領域，例如蛋白質結構預測或基因表達分析：
1. 蛋白質結構預測:

預先訓練模型: 可以使用大規模蛋白質序列資料庫（如UniProt、Protein Data Bank）預先訓練蛋白質語言模型（如ProtTrans、ESM），學習蛋白質序列的表徵。
MP-Adapter: 可以將 MP-Adapter 插入預先訓練模型的 Transformer 層之間，以捕捉特定蛋白質結構預測任務所需的微調資訊。
Emb-BWC: 可以使用 Emb-BWC 對預先訓練模型的詞嵌入層進行正則化，避免災難性遺忘，保留預先訓練模型學習到的蛋白質序列知識。
上下文資訊: 可以將蛋白質的理化性質、功能註釋、已知結構域等資訊作為上下文資訊，輸入到 MP-Adapter 中，引導模型學習針對特定結構預測任務的表徵。
2. 基因表達分析:

預先訓練模型: 可以使用大規模基因表達數據集（如TCGA、GTEx）預先訓練圖神經網絡模型（如GraphSAGE、GAT），學習基因之間的相互作用關係。
MP-Adapter: 可以將 MP-Adapter 插入圖神經網絡模型的訊息傳遞層之間，以捕捉特定基因表達分析任務所需的微調資訊。
Emb-BWC: 可以使用 Emb-BWC 對預先訓練模型的基因嵌入層進行正則化，避免災難性遺忘，保留預先訓練模型學習到的基因交互作用關係。
上下文資訊: 可以將基因的生物學功能、參與的生物通路、細胞類型等資訊作為上下文資訊，輸入到 MP-Adapter 中，引導模型學習針對特定基因表達分析任務的表徵。
總之，Pin-Tuning 的核心思想可以應用於不同領域的少量學習任務，關鍵在於根據具體任務選擇合適的預先訓練模型、上下文資訊，並對模型結構進行適當的調整。

如果預先訓練的分子編碼器在結構上與 Pin-Tuning 所針對的編碼器有很大差異，那麼 Pin-Tuning 的性能會受到怎樣的影響？

如果預先訓練的分子編碼器與 Pin-Tuning 所針對的編碼器結構差異很大，那麼 Pin-Tuning 的性能可能會受到以下幾個方面的影響：

MP-Adapter 的有效性: Pin-Tuning 中的 MP-Adapter 是專為訊息傳遞層設計的。如果預先訓練的編碼器沒有訊息傳遞層，或者訊息傳遞機制與 Pin-Tuning 假設的不同，那麼 MP-Adapter 的有效性就會降低，影響模型的微調效果。

Emb-BWC 的適用性: Emb-BWC 主要針對嵌入層進行正則化。如果預先訓練的編碼器使用了不同的嵌入方式，例如使用預先訓練的詞向量模型，或者使用了其他類型的嵌入層，那麼 Emb-BWC 的適用性就會降低，可能需要對其進行調整才能達到預期的效果。

上下文資訊的整合: Pin-Tuning 中的上下文資訊是通過與訊息傳遞層的輸出拼接後輸入到 MP-Adapter 中的。如果預先訓練的編碼器結構不同，那麼如何有效地整合上下文資訊就需要重新考慮，例如可以嘗試將上下文資訊輸入到其他層，或者使用注意力機制將上下文資訊與編碼器的輸出進行融合。

總體而言，如果預先訓練的分子編碼器與 Pin-Tuning 所針對的編碼器結構差異很大，那麼直接應用 Pin-Tuning 可能無法達到最佳效果。為了提高 Pin-Tuning 的性能，需要根據預先訓練編碼器的結構特點，對 Pin-Tuning 的各個組成部分進行相應的調整，例如重新設計 MP-Adapter 的結構、調整 Emb-BWC 的適用範圍、探索更有效的上下文資訊整合方式等。

如何設計一種更有效的分子上下文表示方法，以進一步提高 Pin-Tuning 在處理複雜分子關係時的性能？

現有的 Pin-Tuning 方法使用圖神經網絡來表示分子上下文，但對於更複雜的分子關係，可以考慮以下幾種更有效的分子上下文表示方法：

基於 Transformer 的分子上下文表示: Transformer 模型在處理序列數據方面表現出色，可以將其應用於分子上下文表示。例如，可以將分子和屬性視為序列中的 token，利用 Transformer 模型學習它們之間的交互關係，從而得到更豐富的上下文表示。

結合多模態資訊的分子上下文表示: 除了分子結構資訊外，還可以考慮結合其他模態的資訊，例如分子的理化性質、光譜數據、藥理活性數據等，構建多模態的分子上下文表示。可以使用多模態融合技術，例如注意力機制、圖卷積網絡等，將不同模態的資訊進行整合，得到更全面的上下文表示。

動態分子上下文表示: 現有的 Pin-Tuning 方法使用固定的上下文表示，而實際上分子上下文是動態變化的。可以設計動態的分子上下文表示方法，例如根據預測目標的不同，動態調整上下文資訊的權重，或者根據模型的預測結果，動態更新上下文表示，從而提高模型的適應性和預測精度。

基於知識圖譜的分子上下文表示: 可以將分子、屬性和它們之間的關係構建成知識圖譜，利用知識圖譜嵌入技術學習它們的向量表示，並將其作為分子上下文表示。這種方法可以有效地利用現有的分子領域知識，提高上下文表示的準確性和可解釋性。

總之，設計更有效的分子上下文表示方法是提高 Pin-Tuning 性能的關鍵。可以嘗試結合上述方法，或者探索其他更有效的分子上下文表示方法，以進一步提高 Pin-Tuning 在處理複雜分子關係時的性能。