MolEmb: 多模态大语言模型可成为强大的分子嵌入模型

摘要

分子嵌入模型是计算化学与药物发现的基础设施，可复用向量表示支持性质预测、虚拟筛选和检索。多数分子编码器围绕单一分子视图，产生无条件向量，缺乏语言接口。MolEmb 是一个轻量框架，通过双向对比目标将分子概况与文本描述在共享嵌入空间中对齐，使多模态大语言模型（MLLMs）能依据分子概况和自然语言语义上下文生成条件化嵌入；所得模型在性质预测上具有竞争力，并支持跨模态分子—文本检索。作者另提出诊断基准 MolCAR，发现上下文感知分子嵌入主要是监督的数据属性。结果表明 MLLMs 是通往通用分子嵌入模型的可行且可扩展路线。