Transformer模型如BERT和GPT-3在自然語言處理領域有顯著進展，也廣泛運用在生物資訊研究。本文討論了Transformer結構對生物資訊的影響，從序列分析到藥物發現。雖然面臨數據異質性和計算成本挑戰，但也提及未來研究的機會。呼籲自然語言處理研究者、生物資訊學家和生物學家攜手合作，探索Transformer模型在生物資訊領域的新應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧模型，應用在自然語言處理等任務上表現優異。透過深度學習技術，利用龐大數據訓練神經網絡的參數。LLMs在生物資訊領域展現潛力，可能超越語言建模能力。本文討論了知名的LLMs如BERT和GPT在生物資訊中的應用，包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、藥物發現和單細胞分析，並強調了LLMs在應對生物資訊挑戰上的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的機器學習模型，可以分析並預測文本中的模式。它們在各種應用中顯示出潛力，包括在科學和醫學領域，可以用來分析科學文本、醫療記錄、DNA序列等。儘管LLMs存在一些限制和不確定性，但它們有潛力對科學和醫學領域產生巨大影響並進行轉型。 PubMed DOI

生成式大型語言模型（LLMs）是先進的神經網絡模型，透過大量數據和高效運算，在自然語言處理領域取得成功。這篇由AMIA NLP工作組撰寫的文章探討了在NLP應用中整合LLMs的機會、挑戰和最佳實踐，特別針對生物醫學信息學。強調讓臨床醫生和研究人員能輕鬆使用LLMs，解決文本中的虛假資訊和數據污染問題。文章回顧了LLMs的微調和評估趨勢，強調新技術可應對生物醫學NLP挑戰。 PubMed DOI

像ChatGPT這樣的大型語言模型非常厲害，不僅能處理人類語言，還能應用在分析DNA和蛋白質等生物數據上。它們可以辨識生物數據中的複雜規律，成為預測細胞系統的強力工具。這篇文章討論了各種大型語言模型及其在生物學中的應用，特別強調了它們在植物領域的潛力，但在這個領域中的應用仍不太普遍。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）透過互動式學習，可改善醫學生的生物信息學教育。提供程式碼範本、解釋編碼元素、幫助解決錯誤，提升教育成果。LLMs在醫學研究中的應用已有案例。但內容可靠性需驗證。結合LLMs與傳統教學，有助醫學生應對生物信息學挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學和臨床資訊學中扮演重要角色，能幫助突破和個人化治療。透過分析複雜的生物數據，揭示基因組學、蛋白質結構和健康記錄中的隱藏模式，對基因組分析、藥物開發和精準醫學有所助益。然而，必須面對數據偏見、隱私和道德等挑戰，才能負責任地應用。克服這些障礙將帶來分子生物學和製藥研究的重大進展，造福個人和社區。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變科學界，尤其是生物醫學領域。生物學的重點在於理解生物序列，這與自然語言處理的目標相似。基因組語言模型（gLMs）專門針對DNA序列訓練，能幫助我們更好地理解基因組及DNA元素的互動，進而揭示複雜的生物功能。這篇評論強調了gLMs在適應性預測、序列設計和轉移學習等方面的潛力，但在創建有效的gLMs時仍面臨挑戰，特別是對於大型且複雜的基因組物種。還討論了gLMs開發和評估時需考慮的重要因素。 PubMed DOI

這篇綜述文章全面介紹了大型語言模型（LLMs）和多模態語言模型（MLLMs），涵蓋它們的原理、應用及演變，適合各領域的研究人員、學生和學者閱讀。文章首先解釋了LLMs的技術概念，包括其運作原理和標記化過程，並探討了在生物大分子、醫學科學等領域的應用。接著，討論了LLMs的多模態應用，展示如何整合不同數據類型。最後，文章提到LLMs的挑戰及未來發展，為臨床醫生和科學家提供了重要資源，增進對這些模型的理解。 PubMed DOI

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 PubMed DOI