ChatGPT用于科学，如何与你的数据对话？LLM帮你做科研
内容提要
越来越多的公司正在利用大型语言模型（LLM）开发人工智能工具，以便用自然语言查询数据问题。然而，这些工具仍处于开发初级阶段，需要谨慎使用。一些公司正在构建基于LLM的工具，以便研究人员能够更轻松地与数据进行交互。这些工具的开发需要大量的训练数据，并且需要确保模型的响应可验证和可复制。然而，基础数据的偏见和数据透明度仍然是挑战。如果这些挑战得以克服，LLM模型将带来实实在在的好处。
延伸解读
LLM科研工具：现状与局限
大型语言模型（LLM）正被用于帮助研究人员用自然语言查询数据，但这类工具仍处于开发初级阶段。它们可能“产生幻觉”或编造答案，因此答案需要谨慎对待并经过仔细检查。专家强调，LLM提供的答案并不意味着正确，如何确保响应可验证和可复制仍是活跃的研究领域。
构建方式与数据挑战
构建LLM项目需要大量训练数据，且数据类型的平衡至关重要。将通用LLM转变为领域工具主要有两种方式：微调（使用特定领域信息）和情境化（提供定制上下文）。然而，基础数据的偏见和数据透明度是主要挑战，例如基因组数据极大代表欧洲血统人群，可能导致模型错误表示代表性不足的群体。
实际应用与人工监督
一些公司如Genentech和Enable Medicine正在构建基于LLM的工具，以帮助研究人员查询生物数据。这些工具可以减轻繁重的手工任务，但输出仍需人工监督。例如，Mergen工具返回可执行代码，但代码可能包含逻辑错误，使用前应由人工仔细检查。专家反馈对于确认答案正确性至关重要。
Q&A
大型语言模型（LLM）在科学研究中有什么应用？
LLM可以帮助研究人员用自然语言查询数据问题，简化数据分析过程。
使用LLM工具时需要注意什么？
使用LLM工具时需谨慎，答案需要经过仔细检查以确保准确性。
Genentech正在开发什么样的LLM工具？
Genentech正在构建基于LLM的工具，以解决药物发现和开发过程中的问题。
LLM面临哪些主要挑战？
LLM面临基础数据的偏见和数据透明度不足等挑战。
如何确保LLM提供的答案是可靠的？
需要专家反馈和验证机制，以确保LLM的响应可验证和可复制。
LLM的训练数据有什么要求？
构建LLM项目需要大量的训练数据，并且数据类型的平衡也很重要。
