【论文笔记】| 蛋白质大模型ProLLaMA

ProLLaMA: A Protein Large Language Model for Multi-Task Protein Language Processing
Peking University
Theme: Domain Specific LLM

Main work：

当前 ProLLM 的固有局限性：（i）缺乏自然语言能力，（ii）指令理解不足
利用低秩适应(LoRA)并采用两阶段训练方法，将任何通用 LLM 转换为能够同时处理多个 PLP 任务的 ProLLM，在无条件/可控蛋白质序列生成、蛋白质属性预测任务中取得了最先进的结果

Method：

1. Continual Learning on Protein Language

当前的 ProLLM 缺乏自然语言能力，这阻碍了多任务能力，利用预训练的 LLAMA2 对蛋白质语言执行持续学习（类比学习新语言，模型在保留原始自然语言能力的同时学习蛋白质语言）

基于 UniRef50 构建了一个数据集，并用特定的前缀和后缀对每个蛋白质序列进行预处理。

在 LLAMA2 的每个Decoder layer，我们将 LoRA 添加至 $W_q,W_k,W_v,W_o,W_{up},W_{gate},W_{down}$以及$Embed$和$GenerationHead$ layers (token可能在蛋白质序列和自然语言中具有不同的含义，需要对同一token进行不同的embedding)

LoRA rank-128, AdamW optimizer, peak learning rate(cosine annealing scheduler)-0.05, training epoch-1.

2. Performing Various Tasks

对上一步中获得的 ProLLaMA 执行指令微调，采用自回归方式进行训练
$$\mathcal{L}(\Theta )={\mathbb{E}}_{\mathbf{x}\sim \mathcal{D}}\left[-\sum _i\log p(x_i|\mathbf{u},x_0,x_1,\dots ,x_{i-1};\Theta )\right]$$
LoRA rank-64, AdamW optimizer, peak learning rate(cosine annealing scheduler)-0.05, training epoch-2.

3. Expanding to More Tasks

基于上述模型针对特定任务再次进行指令微调

参考文献

Lv L, Lin Z, Li H, et al. ProLLaMA: A Protein Large Language Model for Multi-Task Protein Language Processing[J]. arXiv preprint arXiv:2402.16445, 2024.