Ces dernières années, l'application de modèles de langue importante (LLMS) dans plusieurs domaines s'est progressivement élargi, de la génération de contenu à une assistance en programmation à l'optimisation des moteurs de recherche, et ses capacités puissantes ont été largement reconnues. Cependant, dans le domaine de la recherche biomédicale, l'application de ces modèles est toujours confrontée à de nombreux défis, en particulier en termes de transparence, de répétabilité et de personnalisation. Ces problèmes limitent le potentiel des LLM dans la recherche biomédicale, et un outil qui peut simplifier la complexité technique et améliorer l'efficacité de la recherche est urgent.
Pour résoudre ce problème, l'Université de Heidelberg et l'Institut européen de bioinformatique (EMBL-EBI) ont développé conjointement un cadre python open source appelé Biochatter. Le cadre est conçu pour aider les chercheurs biomédicaux à utiliser plus facilement les LLM, en se concentrant ainsi sur leurs recherches de base sans avoir à se soucier de la complexité de la programmation ou de l'apprentissage automatique. Le lancement de Biochatter fournit un tout nouvel outil pour le domaine de la recherche biomédicale qui peut améliorer considérablement l'efficacité de la recherche.
La philosophie de conception de Biochatter est de simplifier la complexité technique, permettant aux chercheurs de se concentrer sur leurs recherches sans avoir à se soucier de l'expertise en programmation ou en apprentissage automatique. Grâce à ce cadre, les chercheurs peuvent extraire des données pertinentes des bases de données biomédicales et de la littérature et permettre l'accès aux informations en temps réel avec des outils bioinformatiques externes. Tout cela est grâce à l'intégration transparente de Biochatter avec des graphiques de connaissances biocyphes, qui peuvent relier des données importantes telles que les mutations génétiques et les associations de maladie de médicament, soutenant considérablement l'analyse des ensembles de données complexes.
Les fonctions principales de Biochatter incluent l'interaction de base de questions / réponses avec divers modèles de langues grands, l'ingénierie rapide reproductible, la requête du graphique de connaissances, la génération d'amélioration de la recherche, l'appel de chaîne de modèles, etc. Plus humain, Biochatter fournit une interface API intuitive, que les chercheurs peuvent facilement intégrer dans des applications Web, des interfaces de ligne de commande ou des cahiers de jupyter. Ces fonctionnalités font de Biochatter un outil flexible et puissant qui répond à différents besoins de recherche.
Au cours de l'évaluation expérimentale, l'équipe de recherche a créé des repères personnalisés conçus pour évaluer les performances de Biochatter plus précisément. Les résultats montrent que le modèle utilisant Biochatter est nettement meilleur que le modèle sans le moteur rapide dans la génération de requêtes correctes, et cette découverte fournit un soutien solide à l'application pratique de Biochatter. Ces résultats expérimentaux démontrent en outre le potentiel de Biochatter dans la recherche biomédicale.
Pour l'avenir, l'équipe de Biochatter continuera de travailler avec des bases de données de sciences de la vie telles que des cibles ouvertes, visant à aider les utilisateurs à identifier et à hiérarchiser plus efficacement les cibles médicamenteuses en intégrant la génétique humaine et les données génomiques. De plus, ils développent un système complémentaire appelé Biogather, qui vise à extraire des informations d'autres types de données cliniques tels que la génomique, les notes médicales et les images pour résoudre des problèmes complexes dans la médecine personnalisée et le développement de médicaments. Ces orientations de développement futures amélioreront encore les fonctions et la portée de l'application de Biochatter.
Grâce à Biochatter, les scientifiques dans le domaine de la recherche biomédicale pourront utiliser les LLM plus efficacement, favorisant ainsi les progrès et l'innovation dans la recherche scientifique. Cet outil simplifie non seulement la complexité technique, mais offre également aux chercheurs un soutien fonctionnel puissant qui promet de jouer un rôle important dans la recherche biomédicale future.