[論文レビュー] A Platform for the Biomedical Application of Large Language Models

Sebastian Lobentanzer, Feng, Shaohong+7 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 13

ひとこと要約

本論文は BioChatter という生体医療 LLM と対話するためのオープンソースフレームワークを提示し、取得拡張生成、モデル連鎖、ベンチマーク、プライバシー保護デプロイメントを統合し、2つのウェブアプリケーションを通じて実演する。

ABSTRACT

Current-generation Large Language Models (LLMs) have stirred enormous interest in recent months, yielding great potential for accessibility and automation, while simultaneously posing significant challenges and risk of misuse. To facilitate interfacing with LLMs in the biomedical space, while at the same time safeguarding their functionalities through sensible constraints, we propose a dedicated, open-source framework: BioChatter. Based on open-source software packages, we synergise the many functionalities that are currently developing around LLMs, such as knowledge integration / retrieval-augmented generation, model chaining, and benchmarking, resulting in an easy-to-use and inclusive framework for application in many use cases of biomedicine. We focus on robust and user-friendly implementation, including ways to deploy privacy-preserving local open-source LLMs. We demonstrate use cases via two multi-purpose web apps (https://chat.biocypher.org), and provide documentation, support, and an open community.

研究の動機と目的

• 大規模言語モデルと生物医療分野での安全でアクセス可能なインターフェースの必要性を動機づける。
• 生体医療用途のために現在の LLM 機能（RAG、連鎖、ベンチマーキング）を統合するオープンソースフレームワークを提案する。
• プライバシー保護を前提としたローカルなオープンソース LLM の選択肢を含む、堅牢で使いやすいデプロイを確保する。
• 採用と協働を促進するドキュメント、サポート、オープンなコミュニティを提供する。

提案手法

• オープンソースのソフトウェアパッケージを活用して相互運用可能なフレームワークを構築する。
• 知識統合／取得拡張生成をモデル連鎖とベンチマーキングと統合する。
• ローカルなオープンソース LLM のプライバシー保護デプロイを強調する。
• 2つの多目的ウェブアプリケーションと付随するドキュメントを通じて適用性を実証する。
• 多様な生体医療用途に適した包摂的で使いやすいインターフェースを目指す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 取得拡張生成、モデル連鎖、ベンチマーキングを生体医療 LLM アプリケーションに効果的に統合するオープンソースプラットフォームの方法はどうなるか。
• RQ2 ローカルなオープンソース LLM の生物医学における堅牢でプライバシー保護されたデプロイを可能にする設計上の選択肢は何か。
• RQ3 生物科学研究者がウェブアプリとドキュメントを活用して BioChatter をさまざまな生体医療タスクに適用するにはどうすればよいか。

主な発見

• BioChatter は提供された URL 経由でアクセスできる2つの多目的ウェブアプリケーションを通じて利用事例を示す。
• プラットフォームは採用を促進するためのドキュメント、サポート、およびオープンなコミュニティを提供する。
• 本研究は堅牢でユーザーフレンドリーな実装と、生体医療用途に向けた複数の LLM 機能の統合に焦点を当てている。