В последние годы применение крупных языковых моделей (LLMS) в нескольких областях постепенно расширялось, от генерации контента до помощи в программировании до поисковой оптимизации, и его мощные возможности были широко признаны. Однако в области биомедицинских исследований применение этих моделей все еще сталкивается с многими проблемами, особенно с точки зрения прозрачности, повторяемости и настройки. Эти проблемы ограничивают потенциал LLMS в биомедицинских исследованиях, и инструмент, который может упростить техническую сложность и повысить эффективность исследования.
Чтобы решить эту проблему, Университет Гейдельберга и Европейский институт биоинформатики (EMBL-EBI) совместно разработали рамку Python с открытым исходным кодом, называемая Biochatter. Структура предназначена для того, чтобы помочь биомедицинским исследователям более легко использовать LLMS, сосредоточив внимание на их основных исследованиях, не беспокоясь о сложности программирования или машинного обучения. Запуск Biochatter обеспечивает совершенно новый инструмент для области биомедицинских исследований, который может значительно повысить эффективность исследования.
Философия дизайна Biochatter заключается в том, чтобы упростить техническую сложность, позволяя исследователям сосредоточиться на своих исследованиях, не беспокоясь об опыте в области программирования или машинного обучения. Благодаря этой структуре исследователи могут извлекать соответствующие данные из биомедицинских баз данных и литературы и обеспечивать доступ к информации в реальном времени с помощью внешних инструментов биоинформатики. Все это благодаря бесшовной интеграции биохаттер с графами знаний биоцифа, которые могут связать важные данные, такие как генные мутации и ассоциации лекарственных средств, значительно поддерживая анализ сложных наборов данных.
Основные функции BioChatter включают базовое взаимодействие вопросов и ответов с различными крупными языковыми моделями, воспроизводимое проектирование, разработка, запрос на график знаний, генерацию поиска, вызовы цепочки моделей и т. Д. Более гуманные, биохаттер обеспечивает интуитивно понятный интерфейс API, который исследователи могут легко интегрироваться в веб -приложения, интерфейсы командной строки, или Jupyter Notebons. Эти функции делают биохаттер гибким и мощным инструментом, который отвечает различным потребностям в исследованиях.
Во время экспериментальной оценки исследовательская группа создала индивидуальные показатели, предназначенные для более точной оценки производительности Biochatter. Результаты показывают, что модель, использующая Biochatter, значительно лучше, чем модель, без приглашенного двигателя в создании правильных запросов, и это открытие обеспечивает сильную поддержку практического применения биохаттера. Эти экспериментальные результаты дополнительно демонстрируют потенциал BioChatter в биомедицинских исследованиях.
Заглядывая в будущее, команда BioChatter будет продолжать работать с базами данных науки о жизни, такими как открытые цели, стремясь помочь пользователям более эффективно идентифицировать и расставить приоритеты целей лекарств путем интеграции данных об генетике человека и геномике. Кроме того, они разрабатывают дополнительную систему под названием Biogather, которая направлена на извлечение информации из других типов клинических данных, таких как геномика, медицинские заметки и изображения, для решения сложных проблем в персонализированной медицине и разработке лекарств. Эти будущие направления разработки еще больше улучшат функции и применение биохаттер.
Благодаря биохаттеру ученые в области биомедицинских исследований смогут более эффективно использовать LLMS, тем самым способствуя прогрессу и инновациям в научных исследованиях. Этот инструмент не только упрощает техническую сложность, но и предоставляет исследователям мощную функциональную поддержку, которая обещает сыграть важную роль в будущих биомедицинских исследованиях.