May, 2024

关于利用生物学问题的大型语言模型的推理能力和可访问性的调查

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TL;DR本文讨论了过去十年在生物医学和大型语言模型方面取得的进展，还讨论了自然语言处理技术和工具如何与生物医学相结合。最后，通过引入一系列新的问题和提示，本文旨在对去年一项调查的结果进行扩展，以 quantifying 大型语言模型的推理能力改进以及普通用户所感受到的改进程度。此外，本文还通过要求大型语言模型深入回答开放性问题，扩展了生物文献检索的研究领域。
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发现论文，激发创造
  • 评估领先的大型语言模型在推理生物学问题中的潜力

    该研究评估了领先的大型语言模型（LLMs），包括 GPT-4、GPT-3.5、PaLM2、Claude2 和 SenseNova 对概念生物学问题的回答能力。结果表明，GPT-4 在逻辑推理方面表现出色，并具备数据分析、假设生成和知识整合等能力，从而有望在生物学研究中发挥作用，但还需要进一步的发展和验证。

    Nov, 2023

  • 大语言模型的推理能力：一项调查

    本文综述了大型语言模型在推理方面的最新研究，包括提高它们的推理能力的方法、评估它们的推理能力的基准和方法，以及这一领域之前研究的发现和意义，旨在激发有意义的讨论和未来的研究。

    Dec, 2022

  • 大型语言模型是临床推理器：具备推理意识的诊断框架和提示生成的合理化

    借助基于提示的学习，通过 “推理感知” 的诊断框架实现了对临床推理进行理性化，并能够在时间和劳动资源上具有高效性，从而实现了对疾病诊断的临床推理。

    Dec, 2023

  • 大语言模型时代的生物医学人工智能

    AI 在生物医学领域的应用包括使用大型语言模型来处理生物医学数据，如文本数据、生物序列和脑信号，并面临着可信性、个性化和多模态数据表示等挑战。

    Mar, 2024

  • 超越准确性：评估大型语言模型的推理行为 -- 调查研究

    大型语言模型在推理任务中表现出色，但是它们的推理能力深度尚不确定。本文通过综述超越任务准确性的研究，深入探讨模型的推理过程，并调查评估语言模型推理行为的方法，发现其依赖于训练数据的表面模式和相关性，而非真正的推理能力。同时，我们指出需要进一步研究人类推理与语言模型推理之间的关键差异。通过此综述，我们旨在揭示大型语言模型内部复杂的推理过程。

    Apr, 2024

  • 在医学问题回答中探索大型语言模型的领域：观察和开放性问题

    通过评估各种流行的大型语言模型对医学问题的知识，我们能够更好地了解它们作为一个群体的特性。从这次比较中，我们提供了初步的观察结果并提出了进一步研究的问题。

    Oct, 2023

  • 一项测试模型在某些推理任务中的能力的案例研究

    大型语言模型在生成个性化内容和促进交互对话方面表现出色，但在推理能力和提供可解释性输出方面仍有待提高。本研究深入探讨了大型语言模型的推理能力，突出了当前挑战和限制，阻碍了它们在复杂推理场景中的有效性。

    Feb, 2024

  • 科学大型语言模型：生物与化学领域综述

    大型语言模型 (LLMs) 在增强自然语言理解方面具有变革性的力量，代表着朝着人工通用智能迈出的重要一步。科学 LLMs 是一个新兴的领域，专门针对促进科学发现进行工程化设计。本文详细调查了科学 LLMs，并围绕生物化学领域进行了深入研究，包括文本知识、小型分子、大分子蛋白质、基因组序列以及它们的组合，从模型架构、能力、数据集和评估等方面进行了分析。最后，我们批判性地审查了当前的挑战，并指出了前景广阔的研究方向以及 LLMs 的进展。通过提供对该领域技术发展的全面概述，本调查力求成为研究人员在科学 LLMs 复杂领域中的宝贵资源。

    Jan, 2024

  • 使用语言模型提示的推理：一项调查

    本研究提供关于以语言模型提示为基础的推理的前沿研究的综合调查，介绍与比较了相关研究工作，并提供系统化的资源以帮助初学者，同时讨论了产生此类推理能力的潜在原因和未来的研究方向。

    Dec, 2022

  • 诊断推理提示揭示了在医学领域中大型语言模型可解释性的潜力

    GPT4 可以通过使用诊断推理提示模拟临床医生的常见临床推理过程，而不会损失诊断准确性，因此它可以为医生提供评估 LLMs 是否可信赖用于患者护理的手段。新的提示方法有潜力揭示 LLMs 的黑盒子，将它们推向在医学中安全有效使用的一步。

    Aug, 2023