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最近,自然語言處理(NLP)領域因大型語言模型(LLMs)的出現而有了重大進展。這些模型基於深度學習架構,如變壓器(transformers),擁有數十億的參數和龐大的訓練數據,能在各種任務中達到高準確度。LLMs不僅在傳統NLP應用上表現出色,還在生物信息學中解決了複雜數據集的挑戰,協助基因組學和藥物發現等領域的研究,為生命科學的新發現鋪路。 PubMed DOI


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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

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

大型語言模型(LLMs)正在改變生物醫學科學,特別是在理解生物序列方面。基因組語言模型(gLMs)專注於DNA序列,能幫助預測基因組中重要的功能區域、設計新DNA序列,並促進轉移學習。儘管如此,開發有效的gLMs仍面臨挑戰,如數據質量、模型架構及評估指標等。解決這些問題對於gLMs在複雜生物系統中的應用至關重要。 PubMed DOI

最近,人工智慧(AI)和深度學習(DL)在醫療保健領域的進展非常顯著,尤其是大型語言模型(LLMs)的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通,特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新,並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色,助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧驅動的大型語言模型(LLMs)在藥物發現與開發中的影響,特別是它們如何解決傳統方法的時間與成本問題。文章介紹了LLMs在藥物發現各階段的應用,包括藥物設計、靶點識別、驗證及相互作用分析等。此外,還提到針對藥物發現的專屬LLMs的發展及其挑戰,並展望未來人工智慧在藥物開發中的整合潛力。 PubMed DOI

這篇綜述提供了大型語言模型(LLMs)在生物醫學數據分析中的應用概況,針對生物醫學研究人員的知識空白進行探討。文章首先介紹LLMs的基本技術,然後分析與數據相關的生物醫學數據集和框架。深入探討LLMs在基因組學、蛋白質組學、轉錄組學等領域的具體應用,並強調整合LLMs進入生物醫學研究時的挑戰。最終,這篇綜述為研究人員提供了資源,幫助他們在生物醫學領域中應用LLM技術。 PubMed DOI