2026年02月23日
## 要約：
BioBridgeは、タンパク質理解のための新しいフレームワークであり、タンパク質ドメイン知識と一般的な推論コーパスをLLMに同時に注入することで、従来のPLMの適応性の問題を解決します。タンパク質配列を言語モデルのセマンティック空間にマッピングし、さまざまなタスクを統合的に最適化することで、タンパク質の特性予測や知識質問応答において高い性能を発揮します。このフレームワークは、特定の分野への適応性と一般的な言語能力を両立させるという革新的な利点を示しています。
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## 翻訳：
既存のタンパク質言語モデル（PLM）は、複数のタスクへの適応性が限られ、多様な生物学的文脈での汎化性能が低いという問題があります。一方、汎用的な大規模言語モデル（LLM）は、タンパク質配列の解釈能力に欠け、専門知識が不足しているため、効果的な生物意味論的推論を行うことができません。この問題を解決するために、タンパク質理解のためのドメイン適応型継続事前学習フレームワークであるBioBridgeを提案します。このフレームワークは、ドメインインクリメンタル継続事前学習（DICP）を採用し、タンパク質ドメイン知識と一般的な推論コーパスをLLMに同時に注入することで、破滅的な忘却を効果的に軽減します。タンパク質言語モデル・プロジェクター・LLMパイプラインによるクロスモーダルアライメントを実現し、タンパク質配列埋め込みを言語モデルのセマンティック空間にマッピングします。最終的に、エンドツーエンドの最適化を採用することで、タンパク質特性予測や知識質問応答など、さまざまなタスクを均一にサポートします。提案するBioBridgeは、ECやBindingDBなどの複数のタンパク質ベンチマークにおいて、主流のPLMと同等の性能を示すとともに、MMLUやRACEなどの一般的な理解タスクにおいてもLLMと同等の結果を達成しています。これにより、特定の分野への適応性と一般的な言語能力を組み合わせた革新的な利点が示されています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2602.17680)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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