這項研究探討微小RNA（miRNA）與信使RNA（mRNA）之間的互動，並強調從PubMed文章中提取這些互動的挑戰。研究人員建立了一個miRNA-mRNA互動語料庫（MMIC），並評估了多種機器學習和大型語言模型的表現。結果顯示，PubMedBERT在精確度和召回率上表現最佳，達到0.783。而Llama-2在零樣本和三樣本實驗中也有不錯的表現，特別是在召回率上優於其他模型，但在精確度上仍需改進。這顯示Llama-2在提取miRNA-mRNA互動方面具有潛力。 PubMed DOI

這篇文章探討如何將大型語言模型（LLMs）融入科學工作流程，將原始文本轉化為有條理的敘事，並運用語義網技術。文章強調敘事在傳遞複雜科學資訊中的重要性，以及生成文本的可靠性。研究定義了「敘事事件」，並比較了不同小型LLM在特定需求下的表現，重點在於保持原始敘事的完整性。初步評估顯示，LLaMA 2在生成與源文本緊密對齊的敘事事件方面最為有效，並且透過提示工程技術進一步提升了輸出質量。 PubMed DOI

這篇論文探討了六種大型語言模型（LLMs）在自動化出院摘要方面的有效性，並提出了一種新的自動評估指標，與人類評估結果相符。研究使用F1-Score來評估模型表現，並與醫療專業人員的評估進行比較。結果顯示，雖然LLMs有潛力，但在醫學知識和診斷能力上仍需改進。實驗的源代碼和數據可在GitHub上找到。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析線上護理論壇專家文本的應用，目的是提升主題分析的效率。研究過程包括數據收集、主題建模、人為分類及LLMs的主題詮釋。結果顯示，人為詮釋與LLMs生成的詮釋有80%的相似度，且在三分之二的主題上達成共識。LLMs能識別子主題並提供額外見解，增強分析深度，但在質性研究中整合這些模型仍需謹慎。總體而言，LLMs在自動化質性數據詮釋方面展現潛力。 PubMed DOI

生命科學文獻量暴增，人工整理越來越吃力。這項研究用大型語言模型（LLMs）自動產生高品質、正確又有參考文獻的非編碼RNA（ncRNA）摘要，大多數都獲得專家好評。總共產出超過4,600篇摘要，已公開在RNAcentral。結果證明，只要設計好提示並自動檢查，現有LLMs就能自動化文獻摘要整理。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在總結腦瘤支持論壇貼文時，品質和效率都勝過GPT-3.5、Llama 3和傳統主題分析法，結果也跟人工分析相近，但速度快很多。雖然GPT-4很有潛力協助健康相關資料分析，但還是有模型偏誤和處理限制等問題需要注意。 PubMed DOI

這項研究發現，大型語言模型（LLMs）能自動從文本中擷取蛋白質交互等分子資料，表現比人工處理更有效率。雖然在部分基因細節上還有困難，但整體來說，LLMs有助於加速生物知識的發現與應用。 PubMed DOI

生命科學文獻量暴增，人工整理越來越困難。本研究證明，只要設計好提示語和檢查流程，大型語言模型就能自動產出高品質、正確引用的非編碼RNA文獻摘要。人工審查也認可這些摘要的品質。這次共產生超過4,600篇摘要，已上架RNAcentral。未來只要做好品質控管，知識庫就能自動化產生文獻摘要。 PubMed DOI

這篇論文提出用大型語言模型自動產生高品質科學文獻綜述的方法，不只品質媲美人工，還能跨領域應用，使用者不用專業背景也能操作。系統有嚴格控管，產生錯誤資訊的機率極低（低於0.5%）。在催化劑研究領域測試時，能全面且可靠地整理資料。釋出的軟體讓大家一鍵就能產生綜述，大幅提升研究效率。 PubMed DOI

這篇研究發現，大型語言模型在沒經過特別訓練下，結合檢索增強生成（RAG）和提示工程，能有效自動摘要專業資訊，表現不錯。不過，還是會遇到像網頁爬蟲限制和偶爾誤解任務等問題，未來還需要進一步優化。 PubMed