생물 의학적 통찰력을 위한 인공지능 생성

LLM(Large Language Model)을 사용하여 질병을 이해하고 치료하는 새로운 접근 방식인 OpenBIOML 및 BIO GPT for Generative AI를 살펴보겠습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 귀중한 새로운 생체 의학 발견 및 치료 개발 도구로 부상하고 있습니다. 이 기술 분석은 오픈 소스 OpenBIOML 프레임워크와 인류학의 독자적인 BIO GPT인 두 가지 선도적인 생체 의학 LLM을 비교합니다. 이러한 대조적인 AI 시스템의 아키텍처, 최적화 접근 방식 및 벤치마크 성능을 분석합니다.

대표적인 생체 의학 작업에 대한 보완적인 장단점을 평가하여 연구자와 기술자에게 의약품 워크플로우로의 책임 있는 통합에 대한 지침을 제공합니다. 분석은 팀이 이러한 기술을 활용하여 과학적 또는 윤리적 표준을 손상시키지 않고 질병 이해와 약물 발견을 발전시키는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다. OpenBIOML의 데이터 모델링 강도와 BIO GPT의 지식 합성 기능의 투명하고 엄격한 적용을 위한 모범 사례가 논의됩니다.

 

 

생물의학적 통찰력을 위한 인공지능 생성

 

 

바이오메디컬 LLM 조경

생물의학적 큰 언어 모델(LLM)은 약물 발견을 가속화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이 모델은 연구를 신속하게 분석하고 가설을 생성하며 연구 결과를 통합하여 복잡한 생물학적 과제를 이해하고 해결할 수 있는 혁신적인 방법을 제공합니다.

 

이러한 혁신을 주도하는 주목할 만한 두 가지 모델은 다음과 같습니다: 

OpenBIOML: 오픈 소스 메가트론 프레임워크를 활용하여 AstraZeneca가 개발한 상당한 5,300억 매개변수 LLM. 복잡한 생물의학 데이터를 해독하도록 설계되어 생물학 연구의 미지의 영역에 대한 필수적인 통찰력을 제공합니다.

BIO GPT: 고유한 Claude 아키텍처로 엔지니어링된 Anthropic의 LLM. BIO GPT의 전문 분야는 방대한 생물 의학 데이터를 처리하고 이해하는 것이며, 새로운 치료 접근법의 개념을 지원합니다.

 

 

OpenBIOML 아키텍처 이해

OpenBIOML은 NVIDIA 연구진이 개발한 오픈 소스 Megatron-Turing Natural Language Generation(NLG) 프레임워크를 사용하여 구축되었으며, Megatron-Turing NLG를 사용하면 수십억 개의 매개 변수를 가진 초대형 변압기 기반 언어 모델을 다중 GPU 및 다중 노드 컴퓨팅 클러스터를 사용하여 효율적으로 교육할 수 있습니다.

OpenBIOML은 그 기초에서 변압기 기반 언어 모델 아키텍처를 사용합니다. 변압기는 텍스트 시퀀스를 모델링하는 반복보다는 전적으로 자체 주의 메커니즘에 의존합니다. OpenBIOML의 5,300억 매개 변수 모델의 거대한 크기는 대규모 말뭉치에서 미묘한 맥락을 포착할 수 있게 합니다.

Megatron은 많은 GPU에 걸쳐 거대한 모델을 분할하고 최적화하는 동안 그레이디언트를 동기화하여 대규모 병렬 교육을 간소화합니다. 예를 들어 OpenBIOML은 210억 매개 변수 하위 세트로 분할되어 512개의 V100 GPU에서 동시에 교육할 수 있습니다.

이 대규모 병렬화된 아키텍처를 통해 도메인별 작업에 대해 세부 조정하기 전에 레이블이 지정되지 않은 대규모 생물의학 텍스트 데이터 세트에서 OpenBIOML을 사전 교육할 수 있습니다. 그 결과 생물의학 콘텐츠를 수집, 이해 및 생성하는 데 적합한 고성능 언어 모델이 탄생했습니다.

추론 시간에 OpenBIOML은 대기 시간이 짧은 생성을 위해 GPU에 효율적인 배치를 지원합니다. 모델은 40,000개의 토큰 컨텍스트를 처리할 수 있으므로 긴 생물 의학 문서에서 복잡한 추론을 가능하게 합니다.

요약하자면, 메가트론 재단은 OpenBIOML에게 방대한 생물 의학 지식을 흡수한 다음 이 학습을 다운스트림 검색 작업에 적용할 수 있는 아키텍처 용량을 제공합니다.

 

 

BIO GPT 아키텍처의 이해

BIO GPT는 Anthropic의 독자적인 Claude 아키텍처를 사용하여 구축되었습니다. Claude는 더 안전하고, 더 견고하며, 다른 언어 모델이 직면하는 환각과 같은 많은 문제를 피하도록 설계되었습니다.

클로드의 백본은 여전히 방대한 텍스트 말뭉치에 대해 훈련된 변압기 기반 언어 모델이지만, 앤트루딕은 안정성을 향상시키기 위해 헌법 AI와 같은 기술로 이를 보완합니다.

헌법적 AI는 모델을 인간의 가치와 일치시키는 훈련 목표를 의미합니다. 예를 들어 Claude는 모순을 피하고, 한계에 대해 정직하게 유지하며, 사용자 피드백을 통합하도록 훈련됩니다. 이는 모델이 부정확하거나 터무니없는 출력을 자신 있게 생성하는 경향을 감소시킵니다. Claude는 또한 모델이 증거에서 응답을 기반으로 지식에서 사실을 검색하는 검색 증강 생성 접근 방식을 사용합니다.

Claude 외에도 Anthropic은 BIO GPT를 생물의학 출판물만을 대상으로 맞춤 제작하여 그 능력을 전문화하였습니다. 모델은 과학적 지식을 바탕으로 새로운 가설, 실험 설계 및 데이터 분석을 종합할 수 있는 능력을 얻었습니다.

추론 시점에, BIO GPT는 생물 의학 전문 지식을 질병 연구를 위한 유망한 새로운 방향을 제안하는 것과 같은 작업에 적용할 수 있습니다. 이 시스템은 모델과 안전하게 상호 작용할 수 있는 도구 상자를 제공합니다.

 

 

아키텍처: OpenBIOML 및 BIO GPT에 대한 통찰력

OpenBIOML의 대규모 변압기 기반은 인상적인 생물의학 언어 기능을 제공하지만 책임감 있게 운영하기 위해서는 상당한 계산 리소스가 필요합니다. 이러한 규모의 모델을 구축할 때는 엄격한 모니터링, 평가 및 인적 감독이 필수적입니다.

BIO GPT의 아키텍처 혁신은 바이오메디컬 애플리케이션에 매우 중요한 안정성과 안전성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 그러나 블랙박스의 특성상 오픈 소스 대안에 비해 디버깅 가능성을 저해할 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어는 독점적인 폐쇄 시스템의 위험을 완화하기 위해 투명성, 청각성 및 안전장치를 우선시해야 합니다.

핵심 트레이드오프는 규모 대 안전입니다. OpenBIOML은 무차별 모델 크기를 통해 강력한 성능을 달성하지만 예측 불가능성의 위험을 완화해야 합니다. BIO GPT는 민감한 생물 의학 영역에서 중요한 아키텍처 예방 조치를 위해 일부 계산 능력을 희생합니다.

 

 

결론

결론적으로 OpenBIOML 및 BIO GPT는 대규모 텍스트 말뭉치의 전산 분석을 통해 생물 의학적 발견을 추가하기 위한 대규모 언어 모델의 유망한 응용 프로그램을 나타냅니다. 그러나 이러한 민감한 데이터를 처리할 때 책임 있는 개발 원칙은 여전히 중요합니다. 이러한 강력한 AI 시스템이 의료 발전에 윤리적으로 활용되도록 하기 위해 투명성, 테스트, 감사 가능성, 안전성 및 인간 감독에 대한 엄격한 기술적인 노력이 필수적입니다.

윤리 프레임워크, 적대적 테스트 및 기술과 같은 방법론은 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속적인 모니터링 툴 및 가역적 롤백 절차는 또한 안전 장치를 제공합니다. 이러한 모델은 샌드박스 환경에서 솔루션을 사용하여 안전하게 구현될 수 있으며, 민감한 데이터를 보호하기 위한 차등 개인 정보 보호와 같은 기술을 활용하고 모델의 윤리적이고 책임 있는 사용을 보장하기 위한 외부 감사를 지원합니다.

엄격한 엔지니어링 표준에 의해 보완될 경우, 첨단 바이오메디컬 LLM은 새로운 규모의 통찰력을 창출할 수 있는 큰 잠재력을 제공합니다. 그러나 이 기술이 발전함에 따라 책임과 주의의 원칙을 고수하는 것은 여전히 중요합니다.