ICLR 2024 | BioBridge：通过知识图谱桥接生物医学基础模型

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在生物医学领域，基础模型 (FM) 可以从大量未标记的科学文献、蛋白序列、SMILES等数据中学习，在各种单模态任务中展现出了卓越的性能。在训练中引入多模态数据，联合优化单模态编码器能够进一步提高FM的性能。然而，当扩展到三种以上模态时，这种方法会遇到计算成本、数据稀缺等问题。 生物医学知识图谱包含由头、尾生物医学实体以及关系表示的三元组结构信息，涵盖了蛋白质、分子和疾病等丰富的模式，使得全面的生物医学分析和机器学习成为可能。因此作者提出了 BioBRIDGE方法，保持所有单模态模型固定，从生物医学知识图谱中学习跨模态转换 。 论文标题：  BioBridge: Bridging Biomedical Foundation Models via Knowledge Graphs  论文链接： https://arxiv.org/pdf/2310.03320 一、贡献 本文的主要贡献有： （1）创建一种通用桥接机制BioBRIDGE，能够有效连接任何 ………………………………