Nos últimos anos, a aplicação de grandes modelos de idiomas (LLMS) em vários campos se expandiu gradualmente, da geração de conteúdo à assistência de programação à otimização de mecanismos de pesquisa, e seus poderosos recursos foram amplamente reconhecidos. No entanto, no campo da pesquisa biomédica, a aplicação desses modelos ainda enfrenta muitos desafios, especialmente em termos de transparência, repetibilidade e personalização. Esses problemas limitam o potencial do LLMS na pesquisa biomédica e uma ferramenta que pode simplificar a complexidade técnica e melhorar a eficiência da pesquisa é urgentemente necessária.
Para resolver esse problema, a Universidade de Heidelberg e o Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI) desenvolveram em conjunto uma estrutura Python de código aberto chamado Biochatter. A estrutura foi projetada para ajudar os pesquisadores biomédicos a usarem o LLMS com mais facilidade, concentrando -se em sua pesquisa principal sem ter que se preocupar com a complexidade da programação ou do aprendizado de máquina. O lançamento do Biochatter fornece uma ferramenta completamente nova para o campo da pesquisa biomédica que pode melhorar significativamente a eficiência da pesquisa.
A filosofia de design da Biochatter é simplificar a complexidade técnica, permitindo que os pesquisadores se concentrem em suas pesquisas sem ter que se preocupar com a experiência em programação ou aprendizado de máquina. Por meio dessa estrutura, os pesquisadores podem extrair dados relevantes de bancos de dados e literatura biomédicos e permitir o acesso de informações em tempo real com ferramentas externas de bioinformática. Tudo isso é graças à integração perfeita do biochatter com os gráficos de conhecimento biocíper, que podem vincular dados importantes, como mutações genéticas e associações de doenças de drogas, apoiando bastante a análise de conjuntos de dados complexos.
As funções principais do Biochatter incluem interação básica de perguntas e respostas com vários modelos de idiomas grandes, engenharia imediata reprodutível, consulta de gráfico de conhecimento, geração de aprimoramento de pesquisa, chamada de cadeia de modelos, etc. Mais humanos, o biocante fornece uma interface de API intuitiva, que os pesquisadores podem se integrar facilmente em aplicativos da Web, interfaces de linha de comandos ou Jupyter Notels. Esses recursos fazem do biochatter uma ferramenta flexível e poderosa que atenda a diferentes necessidades de pesquisa.
Durante a avaliação experimental, a equipe de pesquisa criou benchmarks personalizados projetados para avaliar o desempenho do Biochatter com mais precisão. Os resultados mostram que o modelo usando biochatter é significativamente melhor que o modelo sem o mecanismo rápido na geração de consultas corretas, e essa descoberta fornece um forte suporte para a aplicação prática de biochatter. Esses resultados experimentais demonstram ainda mais o potencial de bioquates na pesquisa biomédica.
Olhando para o futuro, a equipe de Biochatter continuará trabalhando com bancos de dados de ciências da vida, como metas abertas, com o objetivo de ajudar os usuários a identificar e priorizar com mais eficiência metas de medicamentos, integrando dados de genética e genômica humana. Além disso, eles estão desenvolvendo um sistema complementar chamado Biogather, que visa extrair informações de outros tipos de dados clínicos, como genômica, notas médicas e imagens para resolver problemas complexos em medicina personalizada e desenvolvimento de medicamentos. Essas instruções futuras de desenvolvimento melhorarão ainda mais as funções e o escopo de aplicação do Biochatter.
Através do Biochatter, os cientistas do campo da pesquisa biomédica poderão usar o LLMS com mais eficiência, promovendo o progresso e a inovação em pesquisas científicas. Essa ferramenta não apenas simplifica a complexidade técnica, mas também fornece aos pesquisadores um poderoso suporte funcional que promete desempenhar um papel importante na futura pesquisa biomédica.