大型语言模型到多式大型语言模型:从塑造生物大分子到生物科学和医学的旅程
Manojit Bhattacharya1, Soumen Pal2, Srijan Chatterjee3
1Department of Zoology, Fakir Mohan University, Vyasa Vihar, Balasore, Odisha 756020, India.
Molecular therapy. Nucleic acids
|October 8, 2024
概括
大型语言模型 (LLM) 和多式语言模型 (MLLM) 在科学领域越来越多地使用. 本综述解释了LLM/MLLM原则,生物学和医学中的应用,以及未来的方向.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 聊天GPT的出现激发了对大型语言模型 (LLM) 的广泛兴趣.
- 法学士在科学学科中发现了多样化的应用,包括医学和生物学.
- 多模式LLM (MLLMs) 是最近的一项进步,它集成了各种数据类型.
研究的目的:
- 为LLMs和MLLMs提供全面的概述.
- 解释LLMs和MLLMs的基本工作原理.
- 审查LLM和MLLM在各种科学领域的应用.
主要方法:
- 详细解释LLM技术概念,包括"黑子"和演变.
- 讨论核心工作原则:代币化,代表性和关系.
- 多式联络LLM能力和应用的说明.
主要成果:
- 在生物大分子,医学科学和一般生物科学等领域,LLM具有显著的实用性.
- 许多MLLM提供了用于整合和分析各种数据模式的高级功能.
- 该审查涵盖了LLM的演变,技术基础和实际应用.
结论:
- 法学士和法学士是强大的工具,在学术界和研究中具有变革潜力.
- 了解LLM的原则和应用对于研究人员,学生和临床医生来说至关重要.
- 未来的前景凸显了LLM在科学领域的持续发展和不断扩大的影响.
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