BiMol-Diff: 분자 생성 및 캡셔닝을 위한 통합 확산 프레임워크

요약

BiMol-Diff는 텍스트 조건부 분자 생성과 분자 캡셔닝이라는 두 가지 상반된 작업을 통합한 확산 프레임워크입니다. 기존 모델들이 가진 장거리 의존성 처리의 어려움이나 균일한 노이즈 적용 문제를 해결하기 위해, 이 프레임워크는 토큰 회복 난이도에 기반하여 위치별로 노이즈를 할당하는 '토큰 인식 노이즈 스케줄'을 핵심 구성 요소로 사용합니다. 실험 결과, BiMol-Diff는 분자 재구성 및 캡셔닝 성능 모두에서 기존 최고 성능의 베이스라인 대비 유의미한 향상을 입증했습니다.

핵심 포인트

• BiMol-Diff는 분자 구조와 자연어 간의 상호작용을 모델링하는 통합 확산 프레임워크입니다.
• 핵심 기술은 토큰 회복 난이도에 기반하여 노이즈를 할당하는 '토큰 인식 노이즈 스케줄'이며, 이는 구조적 정보 보존에 기여합니다.
• 본 프레임워크는 텍스트 조건부 분자 생성과 분자 캡셔닝이라는 두 가지 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.
• 실험적으로 BiMol-Diff는 분자 재구성(Exact Match) 및 캡셔닝(BLEU, BERTScore) 성능 모두에서 우수한 결과를 보였습니다.