최근 몇 년 동안, 여러 분야에서 대형 언어 모델 (LLMS)의 적용은 컨텐츠 생성에서 프로그래밍 지원, 검색 엔진 최적화에 이르기까지 점차 확장되었으며 강력한 기능이 널리 인식되었습니다. 그러나 생물 의학 연구 분야에서 이러한 모델의 적용은 특히 투명성, 반복성 및 커스터마이즈 측면에서 여전히 많은 도전에 직면 해 있습니다. 이러한 문제는 생의학 연구에서 LLM의 잠재력을 제한하며 기술적 복잡성을 단순화하고 연구 효율성을 향상시킬 수있는 도구가 시급히 필요합니다.
이 문제를 해결하기 위해 하이델베르크 대학교와 유럽 생물 정보 연구소 (EMBL-EBI)는 공동으로 Biochatter라는 오픈 소스 파이썬 프레임 워크를 개발했습니다. 이 프레임 워크는 생의학 연구자들이 LLM을보다 쉽게 사용하도록 돕기 위해 설계되었으므로 프로그래밍이나 기계 학습의 복잡성에 대해 걱정할 필요없이 핵심 연구에 중점을 둡니다. Biochatter의 출시는 연구 효율성을 크게 향상시킬 수있는 생의학 연구 분야를위한 완전히 새로운 도구를 제공합니다.
Biochatter의 디자인 철학은 기술적 복잡성을 단순화하여 연구원들이 프로그래밍 또는 기계 학습의 전문 지식에 대해 걱정하지 않고 연구에 집중할 수 있도록하는 것입니다. 이 프레임 워크를 통해 연구원들은 생물 의학 데이터베이스 및 문헌에서 관련 데이터를 추출하고 외부 생물 정보학 도구로 실시간 정보 액세스를 가능하게 할 수 있습니다. 이 모든 것은 Biochatter와 Biocypher Knowledge Graph를 원활하게 통합 한 덕분에 유전자 돌연변이 및 약물-감시 연관과 같은 중요한 데이터를 연결하여 복잡한 데이터 세트의 분석을 크게 지원할 수 있습니다.
Biochatter의 핵심 기능에는 다양한 대형 언어 모델과의 기본 Q & A 상호 작용, 재현 가능한 프롬프트 엔지니어링, 지식 그래프 쿼리, 검색 향상 생성, 모델 체인 호출 등이 포함됩니다. 더 인간적으로 Biochatter는 직관적 인 API 인터페이스를 제공하여 연구자들이 웹 응용 프로그램, 명령 라인 인터페이스 또는 Jupyter 노트북에 쉽게 통합 할 수 있습니다. 이러한 기능은 Biochatter가 다양한 연구 요구를 충족시키는 유연하고 강력한 도구로 만듭니다.
실험 평가 중에 연구팀은 Biochatter의 성능을보다 정확하게 평가하도록 설계된 맞춤형 벤치 마크를 만들었습니다. 결과는 Biochatter를 사용하는 모델이 올바른 쿼리를 생성 할 때 프롬프트 엔진이없는 모델보다 훨씬 우수하다는 것을 보여 주며,이 발견은 Biochatter의 실제 적용을 강력하게 지원합니다. 이러한 실험 결과는 생물 의학 연구에서 Biochatter의 잠재력을 더 보여줍니다.
앞으로 Biochatter 팀은 Open Targets와 같은 생명 과학 데이터베이스와 계속 협력하여 사용자가 인간 유전학 및 유전체학 데이터를 통합하여 약물 목표를보다 효율적으로 식별하고 우선 순위를 정하는 데 도움이됩니다. 또한, 그들은 Biogather라는 보완 시스템을 개발하고 있으며, 이는 개인화 된 의약품 및 약물 개발의 복잡한 문제를 해결하기 위해 유전체학, 의료 메모 및 이미지와 같은 다른 임상 데이터 유형에서 정보를 추출하는 것을 목표로합니다. 이러한 미래의 개발 방향은 Biochatter의 기능과 응용 범위를 더욱 향상시킬 것입니다.
Biochatter를 통해 생물 의학 연구 분야의 과학자들은 LLM을보다 효율적으로 사용할 수있어 과학 연구의 진보와 혁신을 촉진 할 것입니다. 이 도구는 기술적 복잡성을 단순화 할뿐만 아니라 미래의 생물 의학 연구에서 중요한 역할을 할 것을 약속하는 강력한 기능 지원을 연구원에게 제공합니다.