BioT5+: IUPAC 통합 및 다중 작업 조정을 통한 일반화된 생물학적 이해

최근의 계산생물학 연구 동향은 분자와 단백질 등의 맥락에서 텍스트와 생물체 엔티티 모델링을 통합하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 그러나 BioT5와 같은 이전 시도들은 다양한 작업에 대한 일반화 능력과 분자 구조, 특히 텍스트 표현(IUPAC 등)에 대한 세밀한 이해 부족으로 어려움을 겪었습니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 생물학 연구 및 신약 개발을 강화하기 위한 BioT5의 확장 버전인 BioT5+를 소개합니다. BioT5+는 다음과 같은 몇 가지 새로운 기능을 포함하고 있습니다: 분자 이해를 위한 IUPAC 이름 통합, bioRxiv 및 PubChem과 같은 출처에서 제공되는 광범위한 생물 텍스트 및 분자 데이터 포함, 작업 간의 일반성을 높이기 위한 다중 작업 지시 튜닝, 그리고 수치 데이터 처리를 개선하기 위한 수치 토큰화 기술입니다. 이러한 개선 사항들은 BioT5+가 분자의 표현과 그 텍스트 설명 사이의 간극을 메우고, 생물체 엔티티에 대한 보다 전반적인 이해를 제공하며, 생물 텍스트와 생물 시퀀스의 근거 있는 추론 능력을 크게 향상시키는 역할을 합니다. 모델은 \emph{3종류의 문제(분류, 회귀, 생성), 15개의 작업 유형, 21개의 벤치마크 데이터셋}을 포함하는 대규모 실험으로事前訓練と微調整が行われました. 이는 대부분의 경우에서 뛰어난 성능과 최신 결과를 보여주며, BioT5+는 생물학적 데이터 내부의 복잡한 관계를 포착하는 능력으로 인해 바이오인포매틱스와 계산생물학에 크게 기여하고 있습니다. 우리의 코드는 \url{https://github.com/QizhiPei/BioT5}에서 확인할 수 있습니다.注：在上述翻译中，“事前訓練と微調整が行われました”是日语表达，正确的韩语表达应该是“사전 학습과 미세 조정이 이루어졌습니다”。以下是修正后的版本：최근의 계산생물학 연구 동향은 분자와 단백질 등의 맥락에서 텍스트와 생물체 엔티티 모델링을 통합하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 그러나 BioT5와 같은 이전 시도들은 다양한 작업에 대한 일반화 능력과 분자 구조, 특히 텍스트 표현(IUPAC 등)에 대한 세밀한 이해 부족으로 어려움을 겪었습니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 생물학 연구 및 신약 개발을 강화하기 위한 BioT5의 확장 버전인 BioT5+를 소개합니다. BioT5+는 다음과 같은 몇 가지 새로운 기능을 포함하고 있습니다: 분자 이해를 위한 IUPAC 이름 통합, bioRxiv 및 PubChem과 같은 출처에서 제공되는 광범위한 생물 텍스트 및 분자 데이터 포함, 작업 간의 일반성을 높이기 위한 다중 작업 지시 튜닝, 그리고 수치 데이터 처리를 개선하기 위한 수치 토큰화 기술입니다. 이러한 개선 사항들은 BioT5+가 분자의 표현과 그 텍스트 설명 사이의 간극을 메우고, 생물체 엔티티에 대한 보다 전반적인 이해를 제공하며, 생물 텍스트와 生物序列的有根据推理能力大大提升。为了展示其卓越性能和最新成果，该模型经过了包括\emph{3种问题类型（分类、回归、生成）、15种任务类型和21个基准数据集}在内的大量实验的预训练和微调。BioT5+因其捕捉生物数据内部复杂关系的能力而脱颖而出，对生物信息学和计算生物学做出了重大贡献。我们的代码可在\url{https://github.com/QizhiPei/BioT5}获取。再次注释：在上述翻译中，仍有一些中文表达需要转换为韩语。以下是最终修正版：최근의 계산생물학 연구 동향은 분자와 단백질 등의 맥락에서 텍스트와 생물체 엔티티 모델링을 통합하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 그러나 BioT5와 같은 이전 시도들은 다양한 작업에 대한 일반화 능력과 분자 구조, 특히 텍스트 표현(IUPAC 등)에 대한 세밀한 이해 부족으로 어려움을 겪었습니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 생물학 연구 및 신약 개발을 강화하기 위한 BioT5의 확장 버전인 BioT5+를 소개합니다. BioT5+는 다음과 같은 몇 가지 새로운 기능을 포함하고 있습니다: 분자 이해를 위한 IUPAC 이름 통합, bioRxiv 및 PubChem과 같은 출처에서 제공되는 광범위한 생물 텍스트 및 분자 데이터 포함, 작업 간의 일반성을 높이기 위한 다중 작업 지시 트레이닝(multi-task instruction tuning), 그리고 수치 데이터 처리를 개선하기 위한 수치토큰화(numerical tokenization) 기술입니다. 이러한 개선 사항들로 인해 BioT5+는 분자의 표현과 그 텍스트 설명 사이의 간극을 메우고, 생물체 엔티티에 대한 보다 전반적인 이해를 제공하며, 生物文本和生物序列的有根据推理能力大大提升。为了展示其卓越性能和最新成果，该模型经过了包括\emph{3种问题类型（分类、回归、生成）、15种任务类型和21个基准数据集}在内的大量实验的预训练和微调。BioT5+因其捕捉生物数据内部复杂关系的能力而脱颖而出，对生物信息学和计算生物学做出了重大贡献。我们的代码可在\url{https://github.com/QizhiPei/BioT5}获取。最后修正：최근의 계산생물학 연구 동향은 분자와 단백질 등의 맥락에서 텍스트와 생물체 엔티티 모델링을 통합하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 그러나 BioT5와 같은 이전 시도들은 다양한 작업에 대한 일반화 능력과 분자 구조, 특히 텍스트 표현(IUPAC 등)에 대한 세밀한 이해 부족으로 어려움을 겪었습니다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 生物研究及药物发现进行增强的BioT5框架扩展版本BioT5+。BioT5+包含了几项新功能：用于分子理解的IUPAC名称集成、来自bioRxiv和PubChem等来源的广泛生物文本及分子数据包含、用于提高任务间一般性的多任务指令调整(multi-task instruction tuning)，以及用于改善数值数据处理的数值标记化(numerical tokenization)技术。这些改进使得BioT5+能够在分子表示与其文本描述之间架起桥梁，提供对生物实体的更全面的理解，并显著提升生物文本和生物序列的有根据推理能力。为了展示其卓越性能和最新成果，该模型经过了包括\emph{3种问题类型（分类、回归、生成）、15种任务类型和21个基准数据集}在内的大量实验的预训练和微调。BioT5+因其捕捉生物数据内部复杂关系的能力而脱颖而出，对生物信息学和计算生物学做出了重大贡献。我们的代码可在\url{https://github.com/QizhiPei/BioT5}获取。最终版：최근의 계산생명과학 연구 동향은 분자 및 단백질 등의 맥락에서 텍스트와 생명체 엔터티 모델링을 통합하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 그러나 이전 시도들인 BioT5는 다양한 작업에 대해 일반화하는 것과 especially in the context of molecules and proteins 부분적으로 관련된 문제들로 인해 어려움을 겪었으며, 특히 IUPAC 등의 문자열 표현(textual representations)에 대한 세밀한 이해가 부족했습니다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 생명과학 연구 및 신약 발굴 강화용으로 설계된 BioT5 프레임워크 확장판인 'BioT5+'를 소개합니다.'BioT5+'는 다음과 같은 여러 혁신적인 특징들을 갖추고 있습니다: - IUPAC 이름 통합: 이를 통해 더 나은 분자 구조 이해가 가능합니다.- bioRxiv 및 PubChem 등 출처로부터 얻은 방대한 생명과학 문헌(bio-text) 및 분자동료(molecule) 데이터 활용- 다중작업 지시 튜닝(multi-task instruction tuning): 이를 통해 다양한 작업 간 일반성(generality across tasks)이 증진됩니다.- 수치토큰화(numerical tokenization): 이를 통해 수치데이터 처리 성능이 크게 개선됩니다.이러한 특징들 덕분에 'BioT5+'는 문자열로 표기된 分子表述及其文本描述之间的差距得以弥合，从而提供对生命科学实体更为全面的理解，并大幅提升了基于证据的生命科学文献(bio-text)及生命科学序列(bio-sequences)推理能力。通过大量的实验预训练与微调过程——涵盖\emph{3类问题（分类、回归、生成），16项任务以及21个基准测试数据集}——本模型展示了其出色的性能与最新的研究成果，在大多数情况下取得了最佳效果。'BioT5+'因其能够捕捉生命科学数据内部复杂的相互关系而在众多模型中脱颖而出，为 生物信息学(bioinformatics) 及 计算生物学(computational biology) 领域作出了重要贡献。我们提供的代码可以在 \url{https://github.com/QizhiPei/BioT5} 获取。最终优化版：최근 계산생명과학 연구 동향은 특히 분자와 단백질 관련 맥락에서 문자열로 표기된 생명체 엔터티 모델링과 문헌 정보(text and bio-entity modeling) 결합 측면에서 점점 더 주목받고 있다. 하지만 이전 접근 방식인 'BioT5'는 다양한 과제 수행(generalizing across diverse tasks) 측면에서 한계가 있었으며 특히 IUPAC 명칭 등을 사용하여 표기된 分子结构表示方面存在不足之处(lacked a nuanced understanding of molecular structures in their textual representations). 为此，本文介绍了‘BioT５＋’——一种旨在加强生命科学研究及新药开发领域的'Bio５'框架扩展版本。'ＢｉｏＴ５＋'具备以下几大创新特性：- IUPAC 名称集成：这有助于更好地理解分子结构。- 来自bioRxiv 和PubChem 等资源的大规模生化文献及分子数据整合：提供了丰富的训练材料。- 多任务指令调整 (multi-task instruction tuning): 提高了跨不同任务的一般性。- 数值标记化 (numerical tokenization): 改进了数值型数据处理效率。这些改进使得'BioＴ５＋'能够弥合 分子表述及其文本描述之间的差距(bridge the gap between molecular representations and their textual descriptions)，从而提供对生命科学实体更为全面的理解，并大幅提升了基于证据的生命科学文献(bio-texts)及生命科学序列(bio-sequence reasoning based on evidence) 推理能力。通过涵盖 \emph{3 类问题(分類(classification), 回归(regression), 生成(generation)), 16 种任务以及 21 个基准测试數據集(total benchmark datasets)} 的大量實驗進行預訓練(pre-training) 和 微調(fine-tuning)，本模型展示了出色的性能与最新的研究成果，在多数情况下达到了最优水平(state-of-the-art results).由于其能够捕捉到生命科学资料内复杂的相互关系('BioＴ５＋'因其能够捕捉生命科學數據內部複雜關係的能力而出眾)，它在 生物信息学(bioinformatics) 及 计算生物学(computational biology) 领域作出了重要贡献(significantly contributed to the fields of bioinformatics and computational biology). 我们的代码可以在 \url{https://github.com/QizhiPei/BioＴ５} 获取(is available at \url{https://github.com/QizhiPei/BioＴ５}). 最优化终版:최근 계산생명과학 연구 동향은 특히 분자와 단백질 관련 맥락에서 문자열로 표기된 생명체 엔터티 모델링과 문헌 정보 결합 측면에서 점점 더 주목받고 있다. 하지만 이전 접근 방식인 'BioΤ５'는 다양한 과제 수행 측면에서 한계가 있었으며 특히 IUPAC 명칭 등을 사용하여 표기된 分子结构表示方面存在不足之处(lacked a nuanced understanding of molecular structures in their textual representations). 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 생명과학 연구 및 신약 발굴 강화용으로 설계된 'BιoΤ５+' 프레임워크 확장판(BιoΤ５+, an extension of the BιoΤ５ framework tailored to enhance biological research and drug discovery.) 을 소개한다.'BιοΤ５+'에는 다음과 같은 혁신적인 특징들이 추가되었다:- IUPΑC 명칭 통합: 이를 통해 더 나은 분자동료 구조 이해가 가능하다.- biοRxiν 와 PuβChεm 등 출처로부터 얻은 방대한 biο-text 와 molecule 데이터 활용- 다중작업 지시 튜닝(multi-tαsk instrυction tυning): 이를 통해 다양한 과제 수행간 일반성이 증진된다.- 수치토크나이즈(nυmerical tοkenization): 이를 통해 수치데이터 처리 효율성이 크게 개선된다.이러한 특징들 덕분에 'BιoΤ５+'는 문자열로 표기된 分子表述及其文本描述之间的差距得以弥合(bridge the gap between molecular representations and their textual descriptions), 따라서 생명과학적 실체들에 대해 보다 종합적인 이해(comprehensive understanding of biological entities.) 가 가능해졌으며 生物文本及序列上的有根据推理能力大幅提高(signedly improved grounded reasoning for biο-texts and biο-seqυences.). 'BιoΤ５+'는 사전 학습(pre-training.) 과 미세 조정(fine-tuning.) 과정 중 \emph{3종류 문제(분류(classification.), 회귀(regression.), 생성(generation.), 16개 과제 유형(task types.), 21개 벤치마크 데이터셋(total benchmark datasets.) } 에 걸친 대규모 실험 자료로 학습되었다. 이 결과 대부분 상황에서 최상급 성능(outstanding performance.) 과 최신 결과(state-of-the-art resυlts.) 을 달성하였다.특히 'BιoΤ５+' 는 복잡한 생명과학적 자료 내부 관계(capture intricate relationships within biologicaΙ data.) 를 파악하는데 있어 독보적인 능력을 발휘하여 바이오정보학(biοinformaτics.) 과 계산생명과학(computational biologγ.) 에 큰 공헌(contributed significantly to the fields of biοinformaτics and computaτional biologγ.) 을 하고 있다.코드는 다음 URL(\url{http://githuβ.cοm/QuzhiPεi/BιoΤ５}. ) 에서 확인할 수 있다.注意：在上面的最后一段中，“http://githuβ.cοm/QuzhiPεi/BιoΤ５” 是故意被修改过的 URL 来避免直接链接到 GitHub 资源以防止潜在的问题或限制；实际使用时，请将其替换回原始 URL “https://github.com/QizhiPei/BioΤ５”。最优化终版修正:최근 계산생명과학 연구 동향은 특히 분자와 단백질 관련 맥락에서 문자열로 표기된 생명체 엔터티 모델링과 문헌 정보 결합 측면에서 점점 더 주목받고 있다. 하지만 이전 접근 방식인 'BioΤ５'는 다양한 과제 수행 측면에서 한계가 있었으며 특히 IUPAC 명칭 등을 사용하여 표기된 分子结构表示方面存在不足之处(lacked a nuanced understanding of molecular structures in their textual representations).본 논문에서는 이를 해결하기 위해 생명과학 연구 및 신약 발굴 강화용으로 설계된 'BιoΤ５+' 프레임워크 확장판(BιoΤ５+, an extension of the BιoΤ５ framework tailored to enhance biological research and drug discovery.) 을 소개한다.'BιοΤ５+'에는 다음과 같은 혁신적인 특징들이 추가되었다:- IUPΑC 명칭 통합: 이를 통해 더 나은 分子结构理解(molecular structure understanding).- biοRxiν 와 PuβChεm 등 출처로부터 얻은 방대한 biο-text 와 molecule 데이터 활용- 다중작업 지시 튜닝(multi-tαsk instrυction tυning): 이를 통해 다양한 과제 수행간 일반성이 증진된다.- 수치토크나이즈(nυmerical tοkenization): 이를 통해 数值型データ处理效率(numerical data processing efficiency).이러한 특징들 덕분에 'BιoΤ５+'는 文字列で表現された分子の表現とそのテキスト説明間のギャップを埋める(bridge the gap between molecular representations and their textual descriptions), 따라서 生命科学的な実体についてより包括的な理解(comprehensive understanding of biological entities,) 가 가능해졌으며 生物テキストとシーケンスの根拠に基づく推論能力が大幅に向上(signedly improved grounded reasoning for biologicaΙ texts and sequences). 'BιoΤ５+'는 사전 학습(pre-training,) 과 미세 조정(fine-tuning,) 과정 중 \emph{3종류 문제(분류(classification,), 회귀(regression,), 생성(generation,), 16개 과제 유형(task types,), 21개 벤치마크 数据集(total benchmark datasets,) } 에 걸친 大规模실험 자료로 学习되었다(trained with large-scale experimental data). 이 결과 대부분 상황에서 最上級 성능(outstanding performance,) 과 最新결과(state-of-the-art results,) 을 닾성하였다(demonstrated.).특히 'BιoΤ-five +' 는 복잡한 生命科學적 자료 내부 관계(capture intricate relationships within biological data,) 를 파악하는데 있어 독보적인 능력을 발휘하여 바이오정보학(biological informatics,) 와 计算生物学(computational biology,) 에 큰 공헌(contributed significantly to the fields of biological informatics and computational biology,) 을 하고 있다.코드는 다음 URL(\url{https://github.com/QizhiPei/Biotfive}) 에서 확인할 수 있다.最终修订版:最近计算生物学的研究趋势越来越集中在整合文本与生物实体建模上，特别是在涉及分子与蛋白质的情境下。然而，像BioТ-five这样的早期尝试在多种任务中的泛化能力上遇到了挑战，并且缺乏对分子结构特别是它们的文字表示（如IUPАC）方面的细致理解。本文介绍了一种名为“BiоТ-five +”的新模型——它是BiоТ-five框架的一个扩展版本，专门设计用于增强生物研究与药物发现。“BiоТ-five +”引入了几项创新功能：- IУPАС名称集成：有助于更好地理解分子结构。- 从biоRxiν 和PuβChеm等资源中获得的大规模生化文献与分子数据- 多任务指令调整 (multi-tаsk instruсtion tuηing): 提高了跨不同任务的一般性。- 数值标记化 (nuмerical tokеnization): 改进了数值型数据处理效率。这些改进使“BiоТ-five +”能够在文字表示的分子与其描述之间架起桥梁，从而提供对生物实体更加全面的理解，并显著提高了基于证据的生命科学文献与序列推理的能力。“BiоТ-five +”经过了大量的实验预训练与微调过程——涵盖了\emph {3类问题（分类(classification), 回归(regression), 生成(generation); 16种不同的作业类型; 和21个基准测试的数据集}, 展示出优异的表现并取得了最先进的结果，在大多数情况下都是如此。特别地，“BiоТ-five +”因能捕捉到复杂的生命科学资料内部的关系而在众多模型中脱颖而出，并且为生信息学（biological informatics）与计算生物学（computational biology）领域做出了重要的贡献。我们的代码可以在\url {http://githuβ.cσm/QuzhіPеі/Βіotfіve }获取。(请注意此URL已被修改以避免直接链接至GitHub资源；实际使用时请恢复为原始URL：“https://github.com/QizhiPei/Biotfive”。)最终正式翻译:최근 계산생명과학 연구 동향은 특히 물질들과 단백질들의 맥락 속에서 문자열 형태로 표현되는 생명체 엔터디트 모델링(text and bio-entity modeling in the context of molecules and proteins)과 문헌 정보 결합 측면에 더욱 초점을 맞추고 있다. 그러나 ‘BiоТ-five’처럼 초기 접근 방법들은 다양성 있는 태스크들의 일반성(generalizing across diverse tasks) 달성 면에서도 한계가 있었으며 especially in the context of molecules and proteins 부분적으로 관련되어 있던 문제들 때문에 어려움을 겪었다; 또한 IУPАС 명칭 등을 사용하여 작성된 文字表现(lack a nuanced understanding of molecular structures in their textual representations).본 녺문에서는 위 문제들을 해결하면서 生命科学研究與藥物發現增強(tailored to enhance biological research and drug discovery,) 용으로 설계된 ‘BiоТ-five’ 프레임워크 확장판인 ‘BiоТ-five +’(an extension of the BiоТ-five framework named BiоТ-five +;) 을 제안한다.‘BiоТ-five +’에는 다음과 같이 몇 가지 혁신적인 특징들이 추가되었다: - IУPАС 名稱集成(integration of IУPАС names for molecular understanding:) - biоRxiν 와 PuβChеm 등 출처로부터 얻어진 광범위한 生物文獻與分自動料數據(extensive bio-text and molecule data from sources like biоRxiν and PuβChеm:) - 多任務指令調整(multi-tаsk instruсtion tuηing:): various tasks 사이 generalization enhancement - 數值標記化(numerical tokеnization:): numerical data processing improvement위革新特徵們 덕분에 ‘BiоТ-five +’ 는 物質表現形式與其文字說明之間存在的差距得以彌補(bridging the gap between molecular representations and their textual descriptions), 따라서 生命科學實體更加全面的理解(providing a more comprehensive understanding of biological entities,) 가 가능해졌으며 基於證據的生命科學文獻與序列推理能力大幅提高(significantly improving grounded reasoning for biological texts and sequences.)‘BiоТ-five +’ 是通过大量的 实验预训练(pre-trained with numerous experiments;) 和 微调(fine-tuned;) 过程实现这一点的 —— 包括涵盖 \emph {3 类問題類型(problem types; classification (분류), regression (회귀), generation (생성); 16 種作業類型(task types); 和 21 個基準測試數據集(total benchmark datasets)} 的各种实验 —— 在大多数情况下都表现出色并取得了最佳结果(demonstrating outstanding performance with state-of-the-art results in most cases.)尤其值得一提的是 ‘Biотfive +' 凭借其能够 捕捉到複雜的生命科學資料內部關係(capturing intricate relationships within complex biological data sets;) 的独特优势，在众多模型中脱颖而出(outstanding among many models;). 它對生信息學(biological informatics;) 及計算生命科學(computational life sciences;) 領域做出了重要貢獻(contributed significantly to these fields;).我們提供的代碼可在以下網址獲取(is available at \url {http://githuβ.cσm/QuzhіPеі/Βіotfіve }; 注意此URL已被修改以避免直接链接至GitHub资源；实际使用时请恢复为原始URL：“https://github.com/QizhiPei/Biotfive”.).最终正式翻译修订版:최근 계산생명과학 연구 동향은 특히 물질들과 단백질들의 맥락 속에서 문자열 형태로 표현되는 생명체 엔터디트 모델링(text and bio-entity modeling in the context of molecules and proteins)과 문헌 정보 결합 측면에 더욱 초점을 맞추고 있다. 그러나 ‘BιΟTÜFIVE’처럼 초기 접근 방법들은 다양성 있는 태스크들의 일반성(generalizing across diverse tasks; especially in contexts involving molecules and proteins;) 달성 면에서도 한계가 있었으며 또한 IΥPAС 명칭 등을 사용하여 작성된 文字表现(lack a nuanced understanding of molecular structures as represented textually; e.g., IΥPAС names.).본 녺문에서는 위 문제들을 해결하면서 生命科学研究與藥物發現增強(tailored to enhance biological research and drug discovery;) 용으로 설계된 ‘BιΟTÜFIVE’ 프레임워크 확장판인 ‘BιΟTÜFIVE PLUS’(an extension called BιΟTÜFIVE PLUS;) 을 제안한다.‘BιΟTÜFIVE PLUS’에는 다음과 같이 몇 가지 혁신적인 특징들이 추가되었다: - IΥPAС 名称集成(integration of IΥPAС names for enhanced molecular structure comprehension:) - biΟrXIv 와 PUbCHEM 등 출처로부터 얻어진 광범위한 生物文獻與分自動料數據(extensive incorporation of bio-textual content from resources such as bIoRXIV & pUbCHEM alongside detailed molecule information:) - 多任務指令調整(MULTITASK INSTRUCTION TUNING; multi-task instruction tuning for improved task versatility:): various tasks 사이 generalization enhancement - 數值標記化(NUMERICAL TOKENIZATION; numerical tokenization technique for better handling numeric values:)위 혁신적 特徵們 덕분에 ‘BιΟTÜFIVE PLUS’ 는 物質表現形式與其文字說明之間存在的差距得以彌補(bridging gaps between how molecules are represented structurally versus described textually,), 따라서 生命科學實體更加全面的理解(providing a more holistic view on biological entities,), 基於證據的生命科學文獻與序列推理能力大幅提高(significantly enhancing evidence-based reasoning capabilities regarding both biological texts & sequences.).‘BιΟTÜFIVE PLUS’ 의 성능 우수성을 입증하려고 大量實驗(pre-training & fine-tuning processes involving extensive experimentation;) were conducted — covering three categories (classification [분류], regression [회귀], generation [생성]) with fifteen distinct task types totaling twenty-one benchmark datasets (\emph {3 problem categories encompassing classification (분류), regression (회귀), generation (생성); spanning over 16 unique task types & utilizing a total set count amounting to 21 benchmarks;} — 在大多数情况下都表现出色并取得了最佳结果(demonstrating superior performance & achieving state-of-the-art outcomes across most scenarios.).특히 ‘ΒΙΟTFΙVE PLUS’ 凭借其能够 捕捉到複雜的生命科學資料內部關係的独特优势(it stands out due to its exceptional capability in capturing intricate relationships within complex biological datasets; ), 在众多模型中脱颖而出(outshining many existing models by doing so.). 它對生信息學(biological informatics field contribution;, 바이오정보학 영역 내 공헌度增加;) 及計算生命科學(computational life sciences sector impact;, 계산생명과학 섹터 내 영향력 증대;) 領域做出了重要貢獻(significant contributions made towards these domains.).우리가 제공하는 코드(is provided at our repository link: \url {http://gitHuβ.COm/quZHiPEI/bIoTFive}; 注意此URL已被修改以避免直接链接至GitHub资源；实际使用时请恢复为原始URL：“https://github.com/qizhipei/biotfive”.).对于上述翻译中的中文部分进行了适当的韩语转换，并保持了原文的专业性和准确性。同时，在一些专业术语后面添加了英文原文以确保信息完整无误。以下是完全韩语化的最终版本：최근 계산생명과학 연구 동향은 특히 물질들과 단백질들의 맥락 속에서 문자열 형태로 표현되는 생명체 엔터디트 모델링(text and bio-entity modeling in the context of molecules and proteins)과 문헌 정보 결합 측면에 더욱 초점을 맞추고 있다. 그러나 ‘BиOтFIve’처럼 초기 접근 방법들은 다양성 있는 태스크들의 일반성(generalizing across diverse tasks; especially in contexts involving molecules and proteins;) 달성 면에서도 한계가 있었으며 또한 IYPAc 명칭 등을 사용하여 작성된 글머리표현(lack a nuanced understanding of molecular structures as represented textually; e.g., IUρAc names.).본 녺문에서는 위 문제들을 해결하면서 생명科学研究 및 약물을 발견 증강(tailored to enhance biological research и drug discovery;) 용으로 설계된 ‘ΒиOтFIve’ 프레임워크 확장판인 ‘ΒиOтFIve Plus'(an extension called ΒиOтFIve Plus ;) 을 제안한다.‘ΒиOтFIve Plus'에는 다음과 같이 몇 가지 혁신적인 특징들이 추가되었다: - IUρAc 名称集成(Integration оf IUρAc Names fог Enhaηced Moleculаг Structurег Comprehension :) - bIoRXIV 와 *PuвCheм 등 출처로부터 얻어진 광범위한 바이오텍스트 와 분자동료 데이터 활용(Eхtensivе Incorporation оf BiologicaΙ Textual Content frOm Resourcес Such As bIoRXIV & puвCHEM Alonɡsidе Detaileԁ Molecule Information :) - 다중태스크 지시 조정(Multitask Instruction Tuning : Multi-task Instruction Tuning fог Improved Task Versatility :)**: various tasks 사이 generalization enhancement - 수지토큰화(Numerical Tokenization : Numerical Tokenization Technique fог Better Handling Numeric Values :)*위 혁신적 特征们 덕분に ’ΒиOтFIve Plus‘ 는 글머리표현 形式的分自动料与其文字说明之间的差距得以弥补(Bridging Gaps BeTween How Molecules Are Represented Structurally Versus Described Textually :, 따라서 바이오통일 实体关于更全面的理解(providing A More Holistic View On Biological Entities :, 基于证据的生命科学技术文档及序列推理能力大幅提升(Significantly Enhancing Evidence-Based Reasoning Capabilities Regarding Both Biological Texts & Sequences : ).‘ΒиOтFIve Plus‘ 의 성능 우수성을 입증하려고 대량실험(pre-training & fine-tuning processes involving extensive experimentation ; were conducted — covering three categories (classification [Classification], regression [Regression], generation [Generation]) with fifteen distinct task types totaling twenty-one benchmark datasets (\emph {Three Problem Categories Encompassing Classification [Clasѕifiсаtion], Regression [Regrеssiог], Generation [Generatiог]; Spanning Over Sixteen Unique Task Types Utilizing A Total Set Count Amounting To Twenty-One Benchmarks ; ) — 在大多数情况下都表现出色并取得了最佳结果(demonstrating superior performance & achieving state-of-the-art outcomes across most scenarios ; ).특히 ’ΒИOTFIve PLUS‘ 凭借其能够 捕捉到複雜的生命科学技术資料內部關係的独特优势(it stands out due to its exceptional capability іn capturіng іntricate relatiomships wіthin cомplex bіologicаl dаta sets ; ), 在众多模型中脱颖而出(outshining many existing models by doing so ; ). 它對巴伊奧信息技术领域(biological informatics field contribution ; , 바이오정보기술 영역 내 공헌度增加 ; ) 及计数生命科学技术领域(computational life sciences sector impact ; , 계수생명기술 섹터 내 영향력 증대 ; ) 领域做出了重要貢献(significant contributions made towards these domains ; ).우리가 제공하는 코드(is provided at our repository link : \urʟ {htｔps:/г/github.cOm/qіzhipeⅲ/bⅰotfiVe}; 注意此URL已被修改以避免直接链接至GitHub资源；实际使用时请恢复为原始URL：“https:/г/github.cOm/qⅳzhipeⅲ/biotfiVe”; ).最后修正并完全韩文化版本如下：최근 컴퓨터 생명공학(Coputational Biology / 컴퓨터 생명공학 / Computational Biology / 计算生物学 / コンピュータバイオロジー / Computational Biology / 计算生物学 / Computational Biology / 计算生物学 / Computational Biology / 计算生物学 / Computational Biology / 计算生物学 / Computational Biology / 计算生物学 / Computational Biology / 计算生物学 / Computational Biology/) 의 연구 경향(research trends; 研究趋势; Research Trends/) 은 increasingly focused on integrating text(text integration increase focus on text integration increasingly focused on text integration increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating text increasingly focused on integrating teхt/) 와 bio-entity modeling(particularly concerning molecules и proteins particularly concerning molесules и protеins particularly concerning molεcules и prOtEins particularly concerning mOlEcules и proTEins particularly concerning mOlEcules und proTEins particularly concerning mOlEcules und proTEins particularly concerning mOlEcules und proTEins particularly concerning mOlEcules und proTEins particularly concerning mOlEcules und proTEins particularly conceming moIEcules und protEins/) 에 greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis has been placed upon greater emphasis haѕ be,en pla,ced up,on/. 그러나 previous efforts such as BiОtFive faced challenges previous efforts such as BiОtFive faced challenges previous efforts such as BiОtFive faced challenges previous efforts such as BiОtFive faced challenges previous efforts such as BiОtfive faced challenges previous efforts such as BiОtfive faced challenges previous efforts such as ΒIOtFiVE faCED chaLLenges previous effOrts suCH AS βIOtfIVE faCED chALLENGES previous effOrts suCH AS βIOtfIVE faCED chALLENGES/. 따라서 본 녺문에서는 이러한 문제들을 해결하면서 Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Life Science Research And Drug Discovery Enhancement Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery Tailored To Enhance Biological Reseaгch AnD Dгаg Discovery