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MolFormer分子预训练模型

Large-scale chemical language representations capture molecular structure and properties（2022，NMI）

和原本transformer encoder的不同：

  1. 采用linear attention mechanism
  2. rotary positional embedding

模型

transformer encoder（BERT）

输入

构建好词汇表，分词
根据代码，分词用的是bos，eos，pad，mask（不是cls）

SMILES序列

输出

第一个是BOS处理后的feature
最后一个是EOS的feature

使用

用的是最后一层输出的所有向量的平均值而不是BOS

注意力可视化：选的是中间层
MolFormer分子预训练模型_第1张图片MolFormer分子预训练模型_第2张图片
注意力图太noisy了

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