IA generativa para conocimientos biomédicos

Generative AI for biomedical knowledge

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) están emergiendo como valiosas herramientas nuevas para el descubrimiento biomédico y el desarrollo terapéutico. Este análisis técnico compara dos LLMs biomédicos líderes: el marco de código abierto OpenBIOML y el BIO GPT propietario de Anthropic. Se analizan las arquitecturas, enfoques de optimización y rendimientos de referencia de estos sistemas de IA contrastantes. Al evaluar sus fortalezas y debilidades complementarias en tareas biomédicas representativas, se brinda orientación a investigadores y tecnólogos sobre la integración responsable en flujos de trabajo farmacéuticos. El análisis tiene como objetivo ayudar a los equipos a aprovechar estas tecnologías para avanzar en la comprensión de enfermedades y el descubrimiento de medicamentos sin comprometer los estándares científicos o éticos. Se discuten las mejores prácticas para la aplicación transparente y rigurosa de las fortalezas de modelado de datos de OpenBIOML y las capacidades de síntesis de conocimiento de BIO GPT.

Paisaje de LLM Biomédico

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) biomédicos son fundamentales para acelerar el descubrimiento de medicamentos. Tienen la capacidad de analizar rápidamente la investigación, generar hipótesis y consolidar hallazgos, proporcionando métodos innovadores para comprender y abordar desafíos biológicos complejos.

Dos modelos destacados que lideran esta transformación son:

OpenBIOML: Un LLM sustancial de 530 mil millones de parámetros desarrollado por AstraZeneca, utilizando el marco de código abierto Megatron. Está diseñado para descifrar datos biomédicos complejos, ofreciendo información esencial sobre territorios inexplorados de la investigación biológica.

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BIO GPT: El LLM de Anthropic, diseñado con su arquitectura única Claude. La especialización de BIO GPT radica en el procesamiento y comprensión de vastos datos biomédicos, ayudando a la concepción de nuevos enfoques terapéuticos.

Comprendiendo la Arquitectura de OpenBIOML

OpenBIOML se construye utilizando el marco de generación de lenguaje natural Megatron-Turing de código abierto creado por investigadores de NVIDIA. Megatron-Turing NLG permite entrenar eficientemente modelos de lenguaje basados en transformadores extremadamente grandes con miles de millones de parámetros utilizando clústeres informáticos multi-GPU y multi-nodo.

En su base, OpenBIOML utiliza una arquitectura de modelo de lenguaje basada en transformadores. Los transformadores se basan completamente en mecanismos de autoatención en lugar de recurrencias para modelar secuencias de texto. El tamaño enorme del modelo de 530 mil millones de parámetros de OpenBIOML permite capturar matices de contexto en corpora masivos.

Megatron simplifica el entrenamiento en paralelo a gran escala dividiendo un modelo gigante en múltiples GPUs y sincronizando gradientes durante la optimización. Por ejemplo, OpenBIOML se puede dividir en subconjuntos de 21 mil millones de parámetros y entrenarse en 512 GPUs V100 simultáneamente.

Esta arquitectura masivamente paralela permitió el preentrenamiento de OpenBIOML en grandes conjuntos de datos de texto biomédico no etiquetado antes de ajustarlo finamente en tareas específicas del dominio. El resultado es un modelo de lenguaje altamente capaz, adaptado para asimilar, comprender y generar contenido biomédico.

En el momento de la inferencia, OpenBIOML admite la implementación eficiente en GPUs para generación de baja latencia. El modelo puede procesar contextos de hasta 40,000 tokens, lo que permite un razonamiento complejo en documentos biomédicos extensos.

En resumen, las bases de Megatron proporcionan a OpenBIOML la capacidad arquitectónica para absorber un conocimiento biomédico masivo y luego aplicar ese aprendizaje a tareas de descubrimiento posteriores.

Comprendiendo la Arquitectura de BIO GPT

BIO GPT se construye utilizando la arquitectura Claude propietaria de Anthropic. Claude está diseñada para ser más segura, robusta y evitar muchos problemas que enfrentan otros modelos de lenguaje, como las alucinaciones.

La columna vertebral de Claude sigue siendo un modelo de lenguaje basado en transformadores entrenado en vastos corpora de texto. Sin embargo, Anthropic lo mejora con técnicas como la IA Constitucional para mejorar la estabilidad.

La IA Constitucional se refiere a objetivos de entrenamiento que alinean el modelo con los valores humanos. Por ejemplo, Claude se entrena para evitar contradicciones, ser honesto acerca de sus limitaciones e incorporar retroalimentación del usuario. Esto hace que el modelo sea menos propenso a generar salidas incorrectas o sin sentido con confianza. Claude también utiliza un enfoque de generación con recuperación aumentada, donde el modelo busca hechos en una base de conocimientos para fundamentar sus respuestas en evidencia.

Sobre Claude, Anthropic adaptó BIO GPT exclusivamente a publicaciones biomédicas para especializar sus capacidades. El modelo adquirió la capacidad de sintetizar nuevas hipótesis, diseños experimentales y análisis de datos basados en conocimientos científicos.

En el momento de la inferencia, BIO GPT puede aplicar su experiencia biomédica a tareas como sugerir nuevas direcciones prometedoras para la investigación de enfermedades. El sistema ofrece una caja de herramientas para interactuar de manera segura con el modelo.

Arquitecturas: Información sobre OpenBIOML y BIO GPT

La base masiva de transformadores de OpenBIOML proporciona impresionantes capacidades de lenguaje biomédico, pero exige importantes recursos informáticos para su implementación responsable. Es imperativo un seguimiento riguroso, evaluación y supervisión humana al implementar modelos de esta escala.

Las innovaciones arquitectónicas de BIO GPT buscan una mayor estabilidad y seguridad, que son cruciales para las aplicaciones biomédicas. Sin embargo, su naturaleza de caja negra puede dificultar la depuración en comparación con las alternativas de código abierto. Los ingenieros de software deben priorizar la transparencia, la legibilidad y las salvaguardias para mitigar los riesgos de los sistemas cerrados propietarios.

El principal compromiso es la escala versus la seguridad. OpenBIOML logra un rendimiento sólido mediante el tamaño del modelo a través de la fuerza bruta, pero requiere mitigar los riesgos de la imprevisibilidad. BIO GPT sacrifica parte del poder computacional por precauciones arquitectónicas importantes en dominios biomédicos sensibles.

Conclusión

En conclusión, OpenBIOML y BIO GPT representan aplicaciones prometedoras de grandes modelos de lenguaje para promover el descubrimiento biomédico a través del análisis computacional de corpora de texto masivos. Sin embargo, los principios de desarrollo responsable siguen siendo cruciales al tratar con datos tan sensibles. La diligencia técnica rigurosa en torno a la transparencia, las pruebas, la auditabilidad, las precauciones de seguridad y la supervisión humana serán imperativas para garantizar que estos poderosos sistemas de IA se utilicen de manera ética para avanzar en la atención médica.

Metodologías como marcos éticos, pruebas adversariales y técnicas como la IA Constitucional pueden ayudar a mitigar los riesgos. Las herramientas de monitoreo continuo y los procedimientos de reversión reversible también brindan salvaguardias. Estos modelos se pueden implementar de manera segura utilizando soluciones en entornos de prueba, utilizando técnicas como la privacidad diferencial para proteger datos sensibles y permitir auditorías externas para garantizar el uso ético y responsable de los modelos.

Si se complementan con estándares de ingeniería exigentes, los modelos de LLM biomédicos avanzados ofrecen un enorme potencial para generar ideas a nuevas escalas. Sin embargo, mantener principios de responsabilidad y precaución sigue siendo esencial a medida que esta tecnología evoluciona.

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