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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。
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关键要点
- 越来越多的公司利用大型语言模型（LLM）开发人工智能工具，允许用自然语言查询数据问题。
- 这些工具仍处于开发初级阶段，使用时需谨慎，答案需经过仔细检查。
- 生物数据的复杂性增加，研究人员需要更高效的工具来处理数据。
- 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。
- Enable Medicine的LLM旨在帮助制药公司查询生物图谱。
- 一些工具模仿ChatGPT的问答格式，而其他工具则输出可执行代码。
- 构建LLM项目需要大量训练数据，数据类型的平衡也很重要。
- 确认LLM提供的答案的正确性是一个活跃的研究领域，专家反馈至关重要。
- 基础数据的偏见和数据透明度是LLM面临的主要挑战。
- 如果克服这些挑战，LLM将带来实实在在的好处，值得付出努力。
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