[논문 리뷰] Ten Quick Tips for Harnessing the Power of ChatGPT/GPT-4 in Computational Biology

Tiago Lubiana, Rafael de Figueiredo Lopes외 5명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 29.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 ChatGPT/GPT-4를 활용하여 워크플로를 최적화하기 위한 열 가지 실용적인 팁과 프롬프트를 제공하며, 코드 리팩토링, 과학적 글쓰기, 프롬프트 엔지니어링을 다루고, 진행 중인 아이디어를 위한 연결된 GitHub 저장소를 포함한다.

ABSTRACT

The rise of advanced chatbots, such as ChatGPT, has sparked curiosity in the scientific community. ChatGPT is a general-purpose chatbot powered by large language models (LLMs) GPT-3.5 and GPT-4, with the potential to impact numerous fields, including computational biology. In this article, we offer ten tips based on our experience with ChatGPT to assist computational biologists in optimizing their workflows. We have collected relevant prompts and reviewed the nascent literature in the field, compiling tips we project to remain pertinent for future ChatGPT and LLM iterations, ranging from code refactoring to scientific writing to prompt engineering. We hope our work will help bioinformaticians to complement their workflows while staying aware of the various implications of using this technology. Additionally, to track new and creative applications for bioinformatics tools such as ChatGPT, we have established a GitHub repository at https://github.com/csbl-br/awesome-compbio-chatgpt. Our belief is that ethical adherence to ChatGPT and other LLMs will increase the efficiency of computational biologists, ultimately advancing the pace of scientific discovery in the life sciences.

연구 동기 및 목표

• 계산 생물학에서 ChatGPT/GPT-4의 활용을 촉진하고 실용적인 사용 시나리오를 개요합니다.
• 워크플로우와 LLM과의 의사소통을 최적화하기 위한 실행 가능한 팁의 선별된 세트를 제공합니다.
• 생물정보학에서 코드, 분석, 과학적 글쓰기를 향상시키기 위한 프롬프트와 전략을 요약합니다.
• LLM의 반복이 발전함에 따라 윤리적 고려사항과 미래 대비를 강조합니다.

제안 방법

• 계산 생물학에서 ChatGPT/GPT-4의 적용 가능성에 대한 기존 문헌 검토.
• 저자들의 경험과 초기 문헌에 기반한 열 가지 실용 팁의 편집.
• 코딩, 분석 및 작성 작업에 대한 관련 프롬프트의 수집 및 검토.
• 새로운 응용 사례와 프롬프트를 추적하기 위한 동반 GitHub 저장소에 대한 참조.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떤 실용적인 팁이 계산 생물학자들이 ChatGPT/GPT-4를 효과적으로 활용하는 데 가장 도움이 될까요?
• RQ2 생물정보학에서 코딩, 데이터 분석, 과학적 글쓰기를 향상시키기 위해 프롬프트를 어떻게 설계할 수 있을까요?
• RQ3 계산 생물학에서 LLM을 사용할 때 연구자들이 염두에 두어야 할 윤리적 및 미래 대비 고려사항은 무엇인가요?

주요 결과

• 열 가지 실행 가능한 팁은 코드 리팩토링에서 과학적 글쓰기 및 프롬프트 엔지니어링에 이르는 영역을 다룹니다.
• 프롬프트와 워크플로우를 수집하고 검토하여 향후 LLM 반복에도 적용 가능하도록 유지합니다.
• ChatGPT/GPT-4의 새로운 창의적 생물정보학 응용을 추적하기 위한 동반 GitHub 저장소가 구축되었습니다.