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這段文字探討大型語言模型(LLMs)如ChatGPT在生物資訊學,特別是基因組學中的限制,提到資料檢索不佳、幻覺及序列操作錯誤等問題。為了解決這些挑戰,作者提出NagGPT作為LLMs與資料庫的橋樑,幫助精煉查詢並提高資訊準確性。此外,還介紹了Genomics Fetcher-Analyzer,這個自訂GPT能讓ChatGPT生成並執行Python程式碼,進行生物資訊學任務,並使用各種基因組資料庫的資料。整體目的是增強ChatGPT在生物資訊學的功能,提升事實準確性和遵循指示的能力。 PubMed DOI


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這項研究評估了ChatGPT-4在社區藥局的表現,包括藥物資訊檢索、標籤錯誤識別、處方解讀及決策支持等。結果顯示,ChatGPT對藥物查詢的回應相當滿意,能引用正確的藥物數據,並成功識別標籤錯誤。在臨床情境中,其建議與藥師相當,特別是在藥物反應評估和健康建議方面。研究指出,ChatGPT可能成為社區藥局的有用工具,但仍需進一步驗證其在不同查詢和病人群體中的有效性及隱私問題。 PubMed DOI

Anatomy3DExplorer 是一個專為探索 3D 解剖模型設計的 ChatGPT 版本,提供自然語言介面。這篇論文強調大型語言模型(LLMs)在讓用戶輕鬆訪問數據庫方面的有效性,並展示如何利用 GPTS 框架將 LLMs 與數據庫 API 無縫整合,提出一種簡單卻具潛力的方法,增強用戶與複雜數據的互動體驗。 PubMed DOI

這篇評論探討了OpenAI的ChatGPT在醫療溝通中的潛力,特別是在醫學、教育和研究領域的應用。雖然AI工具能協助研究和數據分析,提升醫學寫作,但在準確性、偏見、安全性和倫理等方面仍有顧慮。對這些工具的誤解也可能影響其使用。若正確運用,ChatGPT能增進醫學寫作者的知識與效率,讓他們專注於更複雜的任務。評論旨在提醒醫生和研究人員了解使用ChatGPT的優缺點,並建議未來的研究方向。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型(LLMs),特別是GPT-3.5和GPT-4,在數據提取和呈現的有效性,並與人類策展人比較。研究聚焦於小麥和大麥的遺傳特徵,使用36篇期刊文章的資料供GrainGenes數據庫使用。主要發現包括:GPT-4在分類手稿準確率達97%,有效提取80%特徵,並顯示人類與AI合作的潛力。儘管LLMs有其限制,但在生物數據提取上仍能提供顯著幫助,使用者需謹慎對待不準確性。 PubMed DOI

你的專案專注於提升大型語言模型(LLMs)在基因組學的表現,特別是透過整合變異註解數據。你成功將1.9億條準確的變異註解整合進GPT-4o,讓使用者能查詢特定基因變異並獲得詳細解釋。雖然微調有助於提升表現,但檢索增強生成(RAG)在數據量和成本效益上更具優勢。這項研究不僅提高了變異解釋的可及性,也為未來基因組學的AI系統發展樹立了榜樣,展現了LLMs的潛力。公開數據集可依需求分享。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs),像是ChatGPT,已經徹底改變了學術界的科學寫作與研究,提供了全方位的支援。生成式人工智慧(GAI)工具在假設形成、方法設計、數據分析到手稿準備等各階段都有所改善。這篇評論專注於LLMs在血液學研究中的應用,特別提到提示工程和檢索增強生成(RAG)框架等技術。這些技術能幫助研究人員創造更準確的內容,並降低錯誤資訊的風險。儘管GAI工具提升了研究質量,但也強調了科學誠信、倫理考量及隱私保護的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)如ChatGPT已經改變了人機互動和語言分析。這些模型基於自然語言處理和機器學習的進步,特別是變壓器模型的引入,能更有效理解上下文。 LLMs的訓練過程分為預訓練和監督式微調,讓模型學習語法和推理能力。然而,它們也有缺陷,常生成聽起來合理但不正確的資訊,可能誤導使用者。因此,在使用LLMs時,特別是在敏感領域如放射學,必須謹慎評估其輸出。 PubMed DOI

這篇論文強調,把 ChatGPT 融入大學生物課程,能讓沒寫過程式的學生,靠生物知識下指令,請 ChatGPT 產生 Python 程式來分析基因體資料。這不只縮短生物和資訊的落差,也讓學生有機會做出能發表的研究,進一步推動基因體學等領域發展。 PubMed DOI

這篇研究評估ChatGPT-4o存取PubChem資料庫的能力,發現用提示語讓它產生程式碼來查詢最有效。作者公開所有提示語,並建議未來可用大型語言模型來提升生物醫學資料庫的存取效率。 PubMed DOI

這篇研究發現,像 ChatGPT 這類大型語言模型在產生疾病、藥物和基因相關知識時,準確率很高,但在症狀相關詞彙上表現較差,主要因為症狀描述較口語化。此外,模型產生的 ID 常有錯誤或重複。整體來說,LLMs 若小心使用,對生醫領域還是有幫助,未來可透過 RAG 等方法提升可靠性。 PubMed DOI