Потенциал галлюцинаций в больших языковых моделях для открытия лекарств
Исследователи отметили проблемы с галлюцинациями в больших языковых моделях (БЯМ), когда они генерируют правдоподобный, но неточный или несвязанный контент. Однако эти галлюцинации могут быть полезными в творческих областях, таких как открытие лекарств, где инновации имеют решающее значение.
Практическое применение
БЯМ широко применяются в научных областях, таких как материаловедение, биология и химия, помогая в задачах, таких как описание молекул и проектирование лекарств. Хотя традиционные модели, такие как MolT5, обеспечивают точность в своей области, БЯМ часто генерируют галлюцинированные результаты, если их не настроить. Несмотря на отсутствие фактической последовательности, такие результаты могут дать ценные идеи, такие как высокоуровневые описания молекул и потенциальные применения соединений, поддерживая исследовательские процессы в открытии лекарств.
Галлюцинации как источник инноваций
Открытие лекарств – это дорогостоящий и времязатратный процесс, который включает в себя оценку огромного химического пространства и поиск новых решений для биологических проблем. Исследования показывают, что интеграция БЯМ для проектирования молекул, кураторства наборов данных и предсказательных задач может быть полезной. Галлюцинации в БЯМ, часто рассматриваемые как недостаток, могут имитировать творческие процессы, комбинируя знания для генерации новых идей.
Исследование ScaDS.AI и Технического университета Дрездена
Исследователи предполагают, что галлюцинации могут улучшить производительность БЯМ в открытии лекарств. Используя семь настроенных БЯМ, они включили галлюцинированные описания молекул в задания классификации. Результаты подтвердили их гипотезу, показав улучшение производительности на 18.35% для модели Llama-3.1-8B. Анализ показал, что галлюцинированный текст предоставляет несвязанную, но полезную информацию, помогая в предсказаниях.
Преимущества внедрения ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ и оставалась в числе лидеров, используйте галлюцинации в БЯМ для открытия лекарств. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Шаги к внедрению ИИ
1. Подберите подходящее решение, сейчас много вариантов ИИ.
2. Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
3. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
