Генеративное искусственное интеллекта для биомедицинских исследований

Генеративный ИИ для биомедицинских исследований

Большие языковые модели (LLM) становятся ценными новыми инструментами для биомедицинских открытий и разработки лечебных препаратов. В данном техническом анализе сравниваются две ведущие биомедицинские LLM – открытая платформа OpenBIOML и собственный BIO GPT от Anthropic. Анализируются архитектуры, подходы к оптимизации и результаты тестирования этих противоположных ИИ систем. Оценивая их дополняющие сильные и слабые стороны на представительных биомедицинских задачах, предоставляются рекомендации и руководство для исследователей и технологов относительно ответственного внедрения в фармацевтические рабочие процессы. Цель анализа – помочь командам использовать эти технологии для продвижения в понимании болезней и открытии лекарств, не нарушая научные и этические стандарты. Обсуждаются лучшие практики прозрачного и строгого применения сильных сторон моделирования данных OpenBIOML и способностей BIO GPT по синтезу знаний.

Ландшафт биомедицинских LLM

Биомедицинские большие языковые модели (LLM) являются ключевыми в ускорении открытия лекарств. Они способны быстро анализировать исследования, генерировать гипотезы и систематизировать результаты, предоставляя инновационные методы для понимания и решения сложных биологических проблем.

Два значимых модели, ведущих это преобразование:

OpenBIOML: Крупная LLM с 530 миллиардами параметров, разработанная AstraZeneca с использованием открытой платформы Megatron. Она предназначена для декодирования сложных биомедицинских данных и предоставления важных инсайтов в неизведанные области биологических исследований.

BIO GPT: LLM от Anthropic, созданная на основе их уникальной архитектуры Claude. Специализация BIO GPT – обработка и понимание обширных биомедицинских данных, способствующая созданию новых лечебных подходов.

Понимание архитектуры OpenBIOML

OpenBIOML создана с использованием открытой платформы Megatron-Turing для генерации естественного языка (NLG), созданной исследователями NVIDIA. Megatron-Turing NLG позволяет эффективно обучать очень большие модели языка на основе трансформеров с миллиардами параметров с использованием кластеров вычислительных узлов и графических процессоров.

В основе своей, OpenBIOML использует архитектуру на основе трансформеров. Трансформеры полностью опираются на механизмы самообучения, а не на рекуррентные связи, для моделирования текстовых последовательностей. Огромный размер модели OpenBIOML с 530 миллиардами параметров позволяет улавливать тонкую контекстуальность в огромных корпусах.

Megatron упрощает параллельное обучение на большом масштабе, разбивая гигантскую модель на множество графических процессоров и синхронизируя градиенты во время оптимизации. Например, OpenBIOML может быть разделена на 21 миллиард параметров и обучаться одновременно на 512 графических процессорах V100.

Эта массово параллельная архитектура позволяет предварительно обучить OpenBIOML на огромных неразмеченных наборах биомедицинских текстовых данных, а затем провести доведение до требуемого уровня на задачах, специфичных для области. Результатом является высокопроизводительная языковая модель, способная воспринимать, понимать и генерировать биомедицинский контент.

На этапе вывода, OpenBIOML поддерживает эффективное развертывание на графических процессорах для генерации с низкой задержкой. Модель может обрабатывать контексты из 40 000 токенов, позволяя проводить сложное рассуждение в длинных биомедицинских документах.

В заключение, основы Megatron предоставляют OpenBIOML архитектурные возможности для усвоения огромного биомедицинского знания и применения полученных знаний в задачах открытия.

Понимание архитектуры BIO GPT

BIO GPT создана на основе собственной архитектуры Claude от Anthropic. Claude разработана для обеспечения большей безопасности, надежности и избежания многих проблем, с которыми сталкиваются другие языковые модели, такие как галлюцинации.

Основой Claude все же является модель языка на основе трансформеров, обученная на обширных текстовых корпусах. Однако Anthropic дополняет ее техниками, такими как Constitutional AI, для улучшения стабильности.

Constitutional AI относится к целям обучения, которые выстраивают модель в соответствии с человеческими ценностями. Например, Claude обучается избегать противоречий, быть честным в отношении своих ограничений и учитывать отзывы пользователей. Это делает модель менее склонной к уверенному генерированию неправильных или бессмысленных результатов. Claude также использует подход с поиском фактов в базе знаний для обоснования своих ответов.

На основе Claude Anthropic создал BIO GPT, специализированную модель, обученную исключительно на биомедицинских публикациях. Модель получила возможность синтезировать новые гипотезы, экспериментальные дизайны и анализ данных на основе научных знаний.

На этапе вывода, BIO GPT может применять свои биомедицинские знания к задачам, таким как предложение перспективных новых направлений для исследования болезней. Система предоставляет набор инструментов для безопасного взаимодействия с моделью.

Архитектуры: Инсайты в OpenBIOML и BIO GPT

Огромная трансформационная основа OpenBIOML обеспечивает впечатляющие возможности биомедицинского языка, но требует значительных вычислительных ресурсов для ответственной эксплуатации. Следует обеспечить тщательный мониторинг, оценку и человеческий контроль при внедрении моделей такого масштаба.

Архитектурные инновации BIO GPT направлены на обеспечение большей стабильности и безопасности, что крайне важно для биомедицинских приложений. Однако его черный ящик может затруднить отладку по сравнению с альтернативами с открытым исходным кодом. Инженеры-программисты должны отдавать предпочтение прозрачности, понятности и мерам безопасности, чтобы снизить риски, связанные с проприетарными закрытыми системами.

Основной компромисс – это масштаб против безопасности. OpenBIOML достигает высокой производительности за счет размера модели с помощью грубой силы, но требует смягчения рисков непредсказуемости. BIO GPT жертвует некоторой вычислительной мощностью в пользу архитектурных предосторожностей, важных в чувствительных биомедицинских областях.

Заключение

В заключение, OpenBIOML и BIO GPT представляют собой многообещающие приложения больших языковых моделей для дальнейшего биомедицинского открытия через вычислительный анализ массовых текстовых корпусов. Однако ответственные принципы разработки остаются важными при работе с такими чувствительными данными. Строгая техническая добросовестность в области прозрачности, тестирования, аудита, мер безопасности и контроля человека будет императивной для обеспечения этих мощных ИИ-систем этического использования в медицине.

Методологии, такие как этические рамки, адверсарные тесты и методы, такие как Constitutional AI, могут помочь снизить риски. Инструменты непрерывного мониторинга и обратимые процедуры отката также обеспечивают защиту. Эти модели могут быть реализованы безопасно с использованием решений в песочницах, используя техники, такие как дифференциальная конфиденциальность, чтобы защитить чувствительные данные, и обеспечивая внешние проверки, чтобы гарантировать этичное и ответственное использование моделей.

Если сопровождаются строгими инженерными стандартами, передовые биомедицинские LLM предлагают огромный потенциал для получения новых масштабных идей. Однако соблюдение принципов ответственности и осторожности остается неотъемлемым условием развития этой технологии.