Uitbreiding van grote taalmodellen via vectorinbeddingen om de domeinspecifieke responsiviteit te verbeteren
6 december 2024
In dit protocol wordt de responskwaliteit van het grote taalmodel van de stichting verbeterd via uitbreiding met peer-reviewed, domeinspecifieke wetenschappelijke artikelen via een vectorinbeddingsmechanisme. Daarnaast wordt code verstrekt om te helpen bij het vergelijken van prestaties tussen grote taalmodellen.
Ons onderzoek richt zich op een breed scala aan machine learning en grote taalmodeltoepassingen in de kankerzorg. Dit omvat zowel het verbeteren van de directe patiëntenzorg als het aanpakken van operationele uitdagingen zoals planning en documentatie. Uiteindelijk proberen we de vraag te beantwoorden: hoe kunnen deze technologieën de gezondheidszorg beter maken voor patiënten, zorgverleners en onderzoekers?
Grote taalmodellen zijn al begonnen met het transformeren van het onderzoekslandschap. Taken die voorheen onbetaalbaar waren, zijn nu voor veel meer onderzoekers toegankelijk geworden, waardoor veel nieuwe onderzoekslijnen met ongestructureerde gegevens mogelijk zijn. Een grote uitdaging is het snel veranderende landschap van grote taalmodeltools en infrastructuur.
Veel clinici en onderzoekers hebben misschien ideeën voor toepassingen, maar beschikken momenteel niet over de contextuele of technische kennis die nodig is voor implementatie, of over een doordachte afweging van afwegingen van verschillende benaderingen. Installeer om te beginnen Git, python en PIP op de computer en voer de opdrachten uit in een terminal om de installatie te verifiëren. Voer vervolgens de git-kloonopdracht uit om de repository te downloaden en de benodigde vereisten te installeren.
Als u een vectordatabase wilt maken, bewerkt u de configuratie. py bestand, waarbij de waarde van de volgende variabele wordt vervangen door het bestandspad naar de map met de documenten die zullen worden gebruikt om het grote taalmodel uit te breiden. Sla het bijgewerkte bestand vervolgens op in de map met artikelen.
Voer vervolgens in een terminal in dezelfde map de code uit met de Python 3 build index-opdracht om de database te maken en te behouden. Controleer of de database nu is opgeslagen in de vectordatabasemap. Als u een query wilt uitvoeren op de augmented LLM, voert u de Python 3 run augmented llm uit.
py commando in de terminal. Test gebruikersquery's om antwoorden te ontvangen die worden aangevuld met de gegevens uit de documentenset. Druk vervolgens op control plus C om af te sluiten als u klaar bent.
Bewerk de bestandsvragen voor het maken van meerkeuzevragen. PY, let op het formaat van de voorbeelden. Voeg vragen toe met een vergelijkbare indeling en sla het bestand op.
Om de configuratie te bewerken. pi-bestand, voeg de API-sleutel toe voor open AI of knuffelend gezicht. Als het doel is om te benchmarken met modellen van een van beide providers.
Sla nu het bestand op. Bewerk vervolgens de vergelijk llms. py bestand, en kies de set modellen om tegen te testen.
Na het ontkoppelen van commentaar de modellen om mee te vergelijken. Voer ten slotte in een terminal de code uit met de opdracht vergelijk llms en bekijk na uitvoering de modelantwoorden in de opgegeven map voor beoordeling of andere beoordeling. Van de geteste MCQ's presteerde het insluitmodel aanzienlijk beter dan het basismodel, net als de uitgebreide open AI-modellen.
Overzicht
Dit protocol verbetert de kwaliteit van antwoorden van grote taalmodellen door peer-reviewed wetenschappelijke artikelen te integreren via een vector-embeddingmechanisme. Daarnaast wordt er code geleverd voor het vergelijken van de prestaties van verschillende grote taalmodellen.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Machine Learning
- Natuurlijke Taalverwerking
- Toepassingen in de Gezondheidszorg
Achtergrond
- Grote taalmodellen transformeren de onderzoeksmogelijkheden.
- Taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking worden toegankelijker.
- Er bestaan uitdagingen door de snel evoluerende tools en infrastructuur.
- Het onderzoek is erop gericht de patiëntenzorg en de operationele efficiëntie te verbeteren.
Doel van de studie
- Om de responskwaliteit van grote taalmodellen te verbeteren.
- Om prestatievergelijkingen tussen modellen te faciliteren.
- Om toepassingen in de gezondheidszorg en het onderzoek te verkennen.
Gebruikte methoden
- Augmentatie met domeinspecifieke artikelen.
- Vector-embeddingmechanisme voor integratie.
- Code voor prestatievergelijking wordt geleverd.
- Analyse van modelresponsen.
Belangrijkste resultaten
- Verbeterde responskwaliteit waargenomen.
- Verbeterde toegankelijkheid van NLP-taken voor onderzoekers.
- Inzichten in operationele uitdagingen in de gezondheidszorg.
- Kader vastgesteld voor toekomstig onderzoek.
Conclusies
- Augmentatie kan de prestaties van het model aanzienlijk verbeteren.
- Onderzoek in de gezondheidszorg kan profiteren van verbeterde NLP-tools.
- Continue aanpassing aan nieuwe tools is cruciaal voor vooruitgang.
Veelgestelde vragen
Industriële relevantie voor directieleden
De integratie van vectorembeddings met grote taalmodellen (LLM's) stelt biopharma R&D-teams in staat om actuele, domeinspecifieke wetenschappelijke literatuur snel in AI-gestuurde workflows op te nemen. Deze aanpak pakt het probleem van statische modelcorpora aan in snel evoluerende biomedische vakgebieden, wat leidt tot meer responsieve en contextbewuste besluitvorming in de ontdekkingsfase. Augmentatie op basis van embeddings verbetert het voorspellende vertrouwen en de operationele wendbaarheid binnen de onderzoeksportefeuille.
Strategische Toepassingen in Biofarmaceutische R&D
Vroege ontdekking & targetvalidatie
- Versnelt de toetsing van hypothesen door de nieuwste peer-reviewed bevindingen relevant voor de doelbiologie naar voren te brengen.
- Vermindert mechanische ambiguïteit door LLM's toegang te geven tot propriëtaire of recente wetenschappelijke gegevens.
- Ondersteunt de functionele validatie van targets door zoekopdrachten te contextualiseren met gecureerd literatuur bewijs.
Screening & Assayontwikkeling
- Faciliteert de voorbereiding van gevalideerde kennisbases voor het ontwerp en de optimalisatie van assays.
- Verbetert de reproduceerbaarheid door de toegang tot actuele protocollen en gegevensbronnen te standaardiseren.
- Maakt schaalbare, query-gestuurde evaluatie mogelijk van informatie over verbindingen of assays uit diverse tekstbronnen.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Lijnt ontdekkingsinzichten af met translationele biomarkerliteratuur voor een verbeterde selectie van preklinische modellen.
- Handhaaft continuïteit van vroege ontdekking tot preklinische validatie door het integreren van evoluerend wetenschappelijk bewijs.
- Ondersteunt risico-gecorrigeerde voortgang door snelle toegang te bieden tot de nieuwste mechanistische studies.
Pipeline- & workflowintegratie
Embedding-augmented LLM's passen binnen het continuüm van ontdekking tot prekliniek door dynamische literatuurinterrogatie, benchmarking en kennissynthese mogelijk te maken bij elk omslagpunt.
- Discovery-biologie: Ondersteunt hypothesetoetsing en het verduidelijken van pathways door het ophalen van contextspecifieke literatuur.
- Screening: Levert reproduceerbare, actuele assay-informatie voor workflows ter evaluatie van verbindingen.
- Analytics: Biedt kwantitatieve output en vergelijkende prestatiemetrics van modellen voor een geïnformeerde besluitvorming.
- Translationeel onderzoek: Verbindt ontdekkingsresultaten met preklinische en op biomarkers afgestemde bewijsstromen.
- Enterprise-hergebruik: Vestigt een herbruikbaar, privacy-bewarend framework voor continue domeinspecifieke augmentatie van LLM's.
Operationele en bedrijfsmatige impact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellend vertrouwen en vermindert het biologische risico door gebruik te maken van de huidige literatuur.
- Operationele waarde: Standaardiseert en schaalt de integratie van kennis over teams en projecten heen.
- Strategische waarde: Maakt snellere, op bewijs gebaseerde go/no-go-beslissingen en portfolio-triage mogelijk.
- Impact op het portfolio: Ondersteunt risico-gecorrigeerde prioritering en de verdere ontwikkeling van ontdekkingsprogramma's.
Overwegingen bij de implementatie
- Vereist expertise in machine learning, NLP en biomedische datacuratie.
- Heeft infrastructuur nodig voor vector databasebeheer en veilige documentverwerking.
- Vereist standaardisatie van documentformaten en queryprotocollen over teams heen.
- Moet aanpasbaar zijn aan diverse wetenschappelijke domeinen en evoluerende databronnen.
- De prestaties zijn afhankelijk van de kwaliteit en relevantie van het ingebedde literatuurcorpus.
