Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили систему ChemCRAFT, использующую обучение с подкреплением для расширения возможностей языковых моделей в области химии и автоматизации процессов молекулярного дизайна и синтеза.
Предложен фреймворк ChemCRAFT, сочетающий в себе обучение с подкреплением, когнитивное разделение и использование инструментов для достижения экспертного уровня в химическом рассуждении и решении задач.
Несмотря на революционный потенциал языковых моделей в биохимии, существующие подходы сталкиваются с компромиссом между вычислительными затратами и качеством химического рассуждения. В статье ‘Agentic reinforcement learning empowers next-generation chemical language models for molecular design and synthesis’ представлен ChemCRAFT — новый фреймворк, использующий обучение с подкреплением для отделения логического вывода от хранения знаний и оптимизации использования инструментов. Этот подход позволяет локально развертываемым небольшим моделям достигать превосходных результатов в задачах молекулярного дизайна и синтеза, превосходя облачные LLM по эффективности и конфиденциальности. Может ли подобная архитектура, основанная на оркестровке инструментов, стать основой для нового поколения интеллектуальных систем в области химии и материаловедения?
Пределы масштаба: Узкое место химического мышления
Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей распознавать закономерности в данных, сложная химическая аргументация требует гораздо большего, чем просто запоминание информации. В то время как эти модели успешно справляются с задачами, основанными на сопоставлении шаблонов, понимание химических принципов, предсказание реакций и разработка новых молекул требуют глубокого понимания фундаментальных законов и способности к абстрактному мышлению. Простое увеличение объема данных и размера модели не позволяет преодолеть этот барьер, поскольку модели, основанные исключительно на статистических корреляциях, не способны к истинному логическому выводу и решению проблем, характерных для химической науки. Истинный прогресс требует отхода от подхода, основанного на запоминании, к архитектурам, способным к моделированию химического мышления и рассуждениям, подобным тем, которые используют ученые-химики.
Традиционные методы контролируемого обучения, несмотря на свою эффективность в определенных задачах, часто приводят к явлению, известному как “катастрофическое забывание”. Суть этого эффекта заключается в том, что при обучении модели новым данным, она постепенно утрачивает способность выполнять задачи, на которых обучалась ранее. Это происходит потому, что веса нейронной сети, настроенные для решения старых задач, переписываются при адаптации к новым данным, приводя к потере ранее приобретенных знаний. В результате, модель становится менее универсальной и требует постоянной переподготовки для сохранения работоспособности в различных областях химии, что существенно ограничивает её применимость и масштабируемость.
Простое увеличение размера языковых моделей не является решением для сложных задач химического мышления. Исследования показывают, что современные LLM, несмотря на впечатляющие способности к распознаванию закономерностей, испытывают трудности с глубоким пониманием и применением химических принципов. В отличие от этого, разработанный подход демонстрирует сопоставимую эффективность в использовании специализированных инструментов — в частности, для решения химических задач — при значительно меньшем размере модели, варьирующемся от 7 до 14 миллиардов параметров. Это указывает на необходимость перехода к архитектурам, имитирующим логику и методы рассуждения, характерные для химиков, а не на дальнейшую гонку за увеличением количества параметров.
Оркестровка интеллекта: Восхождение систем, дополненных инструментами
Когнитивное разделение представляет собой подход к преодолению ограничений языковых моделей путем делегирования сложных задач специализированным инструментам. Вместо того, чтобы пытаться решить задачу целиком внутри модели, когнитивное разделение предполагает использование внешних API и программ для выполнения отдельных этапов, требующих специализированных знаний или вычислений. Это позволяет модели сосредоточиться на координации работы инструментов и интерпретации результатов, снижая потребность в огромном объеме параметров для хранения и обработки специализированной информации. В результате достигается повышение эффективности, масштабируемости и точности решения сложных задач, которые были бы недостижимы для модели, работающей в изоляции.
Многоагентные системы расширяют концепцию когнитивной декомпозиции, позволяя моделям использовать набор API для повышения функциональности. В контексте химических языковых моделей, это проявляется в возможности доступа к специализированным инструментам для проведения расчетов, поиска информации о химических соединениях и прогнозирования свойств веществ. Использование API позволяет моделям выполнять задачи, требующие экспертных знаний и доступа к внешним данным, без необходимости интеграции этих знаний непосредственно в архитектуру модели. Это обеспечивает гибкость и масштабируемость системы, позволяя легко добавлять новые инструменты и адаптироваться к изменяющимся требованиям.
Ключевым элементом повышения эффективности является обучение моделей с интегрированием использования инструментов, что подразумевает создание обучающих данных, включающих последовательности взаимодействия с внешними API — так называемые ‘Агентские Траектории’. Такой подход позволяет достичь производительности, сопоставимой с коммерческими API, при одновременном снижении длины входной последовательности токенов на 65% по сравнению с системой SciToolAgent. Фактически, вместо прямого кодирования знаний, модель обучается динамически использовать инструменты для решения задач, что повышает её адаптивность и снижает вычислительные затраты.
Уточнение логики: Обеспечение надежных и достоверных рассуждений
Метод «Рефлексивного уточнения» повышает качество рассуждений путем переписывания цепочек рассуждений с использованием верифицированных результатов, полученных от внешних инструментов. Этот процесс предполагает, что после первоначального этапа рассуждений, система использует внешние инструменты для проверки и уточнения ключевых шагов или выводов. В случае обнаружения неточностей или ошибок, исходная цепочка рассуждений переписывается с использованием подтвержденных результатов, полученных от внешних инструментов, что обеспечивает более надежные и точные выводы. Такой подход позволяет модели не просто генерировать ответы, но и самопроверять их, опираясь на внешние источники достоверной информации.
Обучение с подкреплением, в частности алгоритмы, такие как GRPO, позволяет моделям осваивать оптимальные стратегии использования инструментов, имитируя подход, применяемый химиками-исследователями. GRPO оптимизирует политику действий модели, направляя ее к последовательности операций с инструментами, которые максимизируют вероятность получения корректного результата. Этот подход позволяет модели не просто использовать инструменты, но и выбирать наиболее эффективную последовательность действий для решения конкретной задачи, что повышает надежность и качество рассуждений.
В основе повышения эффективности системы лежит использование библиотек хемоинформатики, в частности RDKit, для манипулирования молекулярными структурами и проведения расчетов. Результаты тестирования показывают, что система достигает показателя Molecule Understanding (MAE) в 0.03 при определении функциональных групп, что значительно превосходит результат Qwen2.5-32B (MAE 0.36). В задаче распознавания кольцевых систем система демонстрирует 100% точность, в то время как Gemini-2.5-Pro достигает 87.5%.
ChemCRAFT: Фреймворк химического мышления нового поколения
В основе ChemCRAFT лежит принцип ‘когнитивного разделения’, позволяющий эффективно координировать работу внешних инструментов. Данный подход предполагает отделение процесса планирования и принятия решений от непосредственного выполнения операций, что достигается за счет модульной архитектуры. В ChemCRAFT это реализуется путем разделения задач на отдельные этапы, каждый из которых может быть выполнен специализированным инструментом или агентом. Это позволяет системе динамически выбирать наиболее подходящие инструменты для каждой подзадачи, оптимизируя процесс решения сложных химических задач и повышая общую эффективность.
В ChemCRAFT обучение осуществляется посредством использования ‘Агентских Траекторий’, что позволяет модели разрабатывать последовательности действий для решения сложных химических задач. Для обеспечения устойчивости и самокоррекции, система интегрирует ‘Цикл Гипотеза-Действие-Наблюдение’. В рамках этого цикла, модель формирует гипотезу о решении, выполняет соответствующие действия (например, химические реакции или поиск информации), анализирует результаты и корректирует свою стратегию на основе полученных данных. Данный подход позволяет ChemCRAFT адаптироваться к различным задачам и повышать точность выполнения, особенно в условиях неопределенности или неполной информации.
Эффективность разработанного фреймворка ChemCRAFT была всесторонне оценена с использованием комплекса тестов ChemCoTBench, предназначенного для оценки многоступенчатого логического мышления и умения использовать внешние инструменты. Результаты показали 97% соответствие SMILES в задачах на удаление фрагментов из молекул. Оптимизация растворимости составила \Delta = 1.58, что почти в четыре раза превышает результат модели Qwen (\Delta = 0.42) и превосходит показатель Gemini-2.5-Pro (\Delta = 1.38). Кроме того, ChemCRAFT демонстрирует повышение точности ретросинтеза на 40% и более по сравнению со специализированными моделями в данной области.
Будущее химического ИИ: Преодолевая текущие ограничения
Сочетание возможностей языковых моделей с внешними инструментами и надежными методами уточнения открывает принципиально новые горизонты в областях разработки лекарств и материаловедения. Использование больших языковых моделей позволяет анализировать огромные объемы химической информации, выявлять закономерности и предлагать инновационные молекулярные структуры. Однако, для достижения реальных результатов, необходимо интегрировать эти модели с специализированными инструментами, такими как программное обеспечение для молекулярного моделирования и базы данных химических свойств. Особое значение имеет применение методов уточнения, позволяющих проверять и оптимизировать предложенные модели, учитывая физико-химические ограничения и требования к эффективности и безопасности. Такой комплексный подход позволяет значительно ускорить процесс открытия новых материалов и лекарственных препаратов, решая критически важные глобальные задачи.
Использование нотации SMILES для представления молекул открывает широкие возможности для бесшовной интеграции с существующими системами хемоинформатики. Эта компактная и стандартизированная текстовая запись, описывающая структуру молекулы, позволяет эффективно обмениваться информацией между различными программными платформами и базами данных. Вместо громоздких графических представлений, SMILES обеспечивает удобный формат для машинного обучения и анализа больших объемов химических данных. Благодаря этому, алгоритмы искусственного интеллекта могут напрямую работать с молекулярной информацией, прогнозировать свойства соединений и ускорять процесс открытия новых лекарств и материалов. Такая интеграция значительно повышает эффективность исследований, позволяя ученым сосредоточиться на интерпретации результатов, а не на преобразовании данных.
Разработка таких платформ, как ChemCRAFT, знаменует собой значительный шаг вперед в области химического искусственного интеллекта. Эти фреймворки, объединяя передовые алгоритмы машинного обучения с обширными химическими базами данных и инструментами моделирования, способны существенно ускорить процесс открытия новых материалов и лекарственных препаратов. Потенциал этих технологий огромен: от разработки более эффективных катализаторов и экологически чистых источников энергии до создания инновационных методов лечения сложных заболеваний. Ожидается, что подобные системы позволят значительно сократить время и затраты на исследования, открывая новые горизонты для решения глобальных проблем, связанных с энергетикой, здравоохранением и устойчивым развитием, и, таким образом, формируя новую эру химического ИИ.
Исследование демонстрирует, что ключевым аспектом создания эффективных систем является не просто скорость вычислений, а способность к адаптации и рациональному использованию инструментов. Подход, реализованный в ChemCRAFT, где разделение рассуждений и вычислений позволяет модели оптимизировать процесс синтеза, перекликается с глубокой мыслью Роберта Тарьяна: «Качество алгоритма определяется не количеством строк кода, а элегантностью решения». Данное утверждение особенно актуально в контексте химического моделирования, где сложность задач требует не brute-force подхода, а изящного комбинирования инструментов и стратегий, что и демонстрирует предложенная архитектура.
Куда Ведет Дорога?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность к оптимизации инструментария в контексте химического моделирования. Однако, оптимизация — лишь одна грань времени. Каждая, даже самая изощренная система, сталкивается с неизбежным — накоплением ошибок, неявно заложенных в процессе обучения. Вопрос не в том, чтобы избежать этих ошибок, а в том, как система их осознает и адаптируется к ним. Очевидным направлением представляется углубленное изучение механизмов самодиагностики и “рефакторинга” модели — диалога с прошлым, позволяющего извлекать уроки из собственных неудач.
Более того, акцент на инструментарии, хотя и оправдан, может привести к своеобразной “инструментальной зависимости”. Необходимо помнить, что инструмент — это лишь продолжение разума, а не его замена. Истинный прогресс заключается не в увеличении количества инструментов, а в развитии способности к абстрактному мышлению, к построению моделей, независимых от конкретных вычислительных средств. Понимание принципов химического сходства, лежащих в основе молекулярного дизайна, должно предшествовать оптимизации алгоритмов поиска.
Наконец, следует признать, что текущие модели, даже самые совершенные, остаются лишь приближением к реальности. Химические системы сложны и многогранны, и их полное описание требует учета множества факторов, которые пока остаются за пределами внимания. Каждый сбой — это сигнал времени, напоминающий о необходимости постоянного переосмысления и совершенствования подходов. Иначе говоря, путь к истинному химическому интеллекту лежит через признание собственной неполноты.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.17687.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-28 01:46