最近，大型语言模型 (LLM) 在解决各种任务方面展现了令人印象深刻的能力。然而，尽管在各种任务中取得了成功，但以前的研究尚未调查它们在生物医学领域的能力。为此，本文旨在评估LLMs在基准生物医学任务中的性能。为此，我们对26个数据集中6个不同生物医学任务的4种流行LLMs进行了全面评估。据我们所知，这是第一次在生物医学领域对各种LLMs进行广泛评估和比较。有趣的是，基于我们的评估结果我们发现，在具有较小训练集的生物医学数据集中，零次矫正的LLMs甚至在效果上超过了当前最先进的生物医学模型。这表明，在大型文本语料库上进行预训练使LLMs在生物医学领域具有了相当专业的能力。我们还发现，在所有任务中没有单个LLM能够胜过其他LLMs，不同LLMs的性能可能会因任务而异。尽管与在大型训练集上进行精细调整的生物医学模型相比，它们的性能仍然相当差，但我们的研究结果表明，LLMs在缺乏大规模注释数据的各种生物医学任务中具有潜在的价值工具。

Oct, 2023

大型语言模型 (LLMs) 可以作为催化剂引发新的科学发现，并指导进一步的探索。

Nov, 2023

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

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

通过实验测试，我们发现大型语言模型是一种令人兴奋的新型科学假设来源，并成功应用于乳腺癌治疗领域来生成新的、与非肿瘤性乳腺细胞系MCF10A相比针对MCF7乳腺癌细胞系的FDA批准的非癌症药物组合，并发现多个具有积极协同效应的药物组合。

May, 2024

通过使用专有和开源的大型语言模型（LLMs）与生物医学研究中常用的多种基于规则的归一化系统相结合，提高实体归一化性能并消除了需要微调的需要。

May, 2024

该研究对250个科学领域的大型语言模型进行了全面调研，揭示了它们在架构和预训练技术上的交叉领域和跨模态连接，并总结了每个领域和模态的预训练数据集和评估任务。此外，还研究了大型语言模型在科学发现中的应用。

Jun, 2024

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。

May, 2024

本研究探讨了生物医学领域特定微调的大语言模型在面对不同临床任务时的有效性，发现其大多数情况下表现不及通用模型。特别是在缺乏医学知识的任务中，小型生物医学模型表现尤为逊色。这一发现挑战了当前关于领域特定微调的假设，并强调了在医疗人工智能中需要更严格的评估框架。

Aug, 2024

本研究针对现有生物医学领域大型语言模型(LLMs)文献缺乏综合分析的现状，进行了深入探讨。文章分析了484篇相关文献，探讨了LLMs在诊断辅助、药物发现和个性化医疗等任务中的能力，并指出在特定应用中提高模型表现的调适策略。此外，研究还揭示了数据隐私、模型可解释性等挑战，并提出未来的研究方向。

Aug, 2024