Aplikace umělé inteligence (AI) z oblasti výzkumu léčiv na LLM pro snížení halucinací

05.12.2024

Revoluční GitHub projekty: Automatizovaný výzkum léků s využitím AI

Integrace umělé inteligence (AI) do výzkumu léčiv revolucionalizuje farmaceutický průmysl. Klíčovou roli zde hrají open-source projekty na GitHubu. Následuje několik z nejinovativnějších projektů, které posouvají v avantlí automatizovaný výzkum léků s využitím AI.

DeepChem: Otevřená platforma pro hluboké učení v chemii

DeepChem je vedoucí open-source knihovna, která zpřístupňuje hluboké učení pro chemické aplikace. Nabízí nástroje pro:

• Modelování molekul
• Předpověď struktury proteinů
• Materiálový výzkum

Díky uživatelsky přívětivému rozhraní DeepChem umožňuje vědcům implementovat složité AI modely bez hlubokých programovacích znalostí. To urychluje objevování nových léčiv a podporuje inovace v oboru.

MoleculeNet: Benchmark pro AI v chemii

MoleculeNet je komplexní benchmarkingový systém vyvinutý speciálně pro strojové učení v chemickém výzkumu. Nabízí:

• Standardizované datové sady
• Metriky hodnocení
• Porovnání výkonnosti modelů

Poskytováním jednotných benchmarků usnadňuje MoleculeNet porovnávání různých AI modelů a tím podporuje pokrok ve výzkumu léčiv.

ATOM Modeling Pipeline (AMPL): Zrychlená objevení léků

Projekt ATOM Modeling PipeLine, podpořený ATOM konsorciem, se snaží zrychlit vývoj léčiv pomocí strojového učení. AMPL nabízí:

• Modulární pipeline pro předzpracování dat
• Automatizované trénování modelů
• Rozšiřitelné frameworky pro různé případy použití

S pomocí AMPL mohou vědci efektivně vytvářet složité modely a tím zkracovat čas od objevení až po uvedení nových léků na trh.

Chemprop: Předpověď molekulárních vlastností s hlubokým učením

Chemprop využívá grafické neuronové sítě k předpovídání molekulárních vlastností. Mezi jeho klíčové vlastnosti patří:

• Vysoká přesnost předpovědi
• Nastavitelné architektury modelů
• Podpora pro různé chemické datové sady

Chemprop dosáhl vynikajících výsledků v několika soutěžích a je cenným nástrojem pro AI podpořený výzkum v chemii.

DeepPurpose: Univerzální toolkit pro objevení léků

DeepPurpose je komplexní deep learning toolkit pro výzkum léčiv. Nabízí:

• Integraci různých modelů a datových sad
• Snadnou implementaci předpovědních modelů
• Aplikace v interakcích protein-ligand

Díky své všestrannosti DeepPurpose umožňuje vědcům rychle a efektivně identifikovat nové terapeutické kandidáty.

OpenChem: Speciální deep learning framework pro chemické aplikace

OpenChem je deep learning framework navržený speciálně pro chemii. Vyniká díky:

• Podporě generování molekul
• Předpovědi vlastností
• Flexibilitě při návrhu modelů

OpenChem podporuje vývoj nových metod v chemické AI a přispívá k urychlení výzkumu.

Otevřená komunita na GitHubu s těmito projekty pohání hranice automatizovaného výzkumu léčiv. Kombinací AI a chemie se otevírají nové možnosti pro efektivnější a přesnější vývoj terapeutických řešení. Tyto inovace mají potenciál zásadně změnit budoucnost medicíny.

Aplikace AI modelů z oblasti výzkumu léčiv na destilaci AI modelů

AI modely a metody používané v automatizovaném výzkumu léčiv nabízejí inovativní přístupy, které lze přenést do destilace AI modelů. I když se tyto dva obory na první pohled mohou zdát odlišné, sdílejí společné techniky a výzvy, které umožňují smysluplnou aplikaci.

Účelnost aplikace

Aplikace modelů z oblasti výzkumu léčiv na destilaci AI modelů je naprosto smysluplná, protože:

• Společné metody: Oba obory využívají pokročilé techniky strojového učení, jako jsou hluboké učení, neuronové sítě a grafické modely.
• Zjednodušení komplexity: V oblasti výzkumu léčiv se složité molekulární struktury zjednodušují pro účely reprezentace, podobně jako při snižování velikosti velkých AI modelů na kompaktnější formy.
• Optimalizace a efektivita: Jak výzkum léčiv, tak destilace modelů se snaží dosáhnout efektivních výsledků s omezenými zdroji.

Jak lze aplikaci provést

1. Grafické neuronové sítě (GNN) pro porozumění struktuře

V oblasti výzkumu léčiv se grafické neuronové sítě používají k analýze složitých molekulárních struktur. Tyto techniky lze aplikovat na destilaci modelů, aby se pochopila struktura velkých modelů a extrahovaly klíčové vlastnosti pro menší model.

2. Transfer learning a feature extraction

Modely z projektů jako DeepChem nebo Chemprop využívají transfer learning k učení z existujících datových sad. Podobně lze při destilaci použít velký předtrénovaný model jako výchozí bod, ze kterého se extrahují klíčové vlastnosti pro menší model.

3. Multi-task learning pro univerzální modely

Projekty jako MoleculeNet využívají multi-task learning k trénování modelů, které současně řeší více úkolů. Tato metoda lze použít při destilaci ke vytvoření kompaktních modelů, které přitom splňují různé funkce.

4. Optimalizační techniky z oblasti výzkumu léčiv

Optimalizační přístupy používané v oboru výzkumu léčiv, jako je jemné doladění hyperparametrů nebo používání evolučních algoritmů, lze aplikovat k efektivnějšímu učinění destilovaných modelů.

5. Augmentace a generování dat

Generování syntetických dat se používá v projektech jako DeepPurpose. Podobné techniky lze použít při destilaci ke zlepšení procesu trénování menšího modelu, zejména pokud jsou k dispozici omezené údaje.

Praktické kroky implementace

• Analýza struktury modelu: Použití GNN k identifikaci klíčových komponent učícího se modelu.
• Selektivní extrakce funkcí: Extrahování kritických vlastností, které jsou pro výkon modelu zásadní.
• Efektivní návrh architektury: Adaptace architektur modelů z oblasti výzkumu léčiv pro kompaktnější struktury modelů.
• Společné trénování: Implementace multi-task learning k trénování menšího modelu na více úlohách a tím zvýšení jeho generalizační schopnosti.

Integrace metod z oblasti automatizovaného výzkumu léčiv do destilace AI modelů otevírá nové cesty ke zvýšení efektivity a redukci složitosti. Převodem osvědčených technik lze vyvinout výkonné, kompaktní modely, které splňují požadavky moderních AI aplikací. Tato interdisciplinární přístup podporuje inovace a urychluje pokrok v obou výzkumných oblastech.

Rozšíření: Aplikace AI modelů z oblasti výzkumu léčiv na LLM pro snížení halucinací

Pokroky v umělé inteligenci (AI) dosáhly revoluce jak ve výzkumu léčiv, tak i při vývoji velkých jazykových modelů (LLM). Zajímavou otázkou je, zda by techniky z oblasti automatizovaného výzkumu léčiv mohly přispět ke zvýšení přesnosti predikcí LLM a k snížení halucinací. Následujícím způsobem zkoumáme tuto možnost a analyzujeme, zda je taková aplikace smysluplná a zda se tyto techniky již používají v LLM.

Spojení AI technik v chemii s LLM

1. Grafické neuronové sítě (GNN) a porozumění struktuře

V oblasti výzkumu léčiv se grafické neuronové sítě používají k analýze složitých molekulárních struktur a předpovědi jejich vlastností. GNN modely modelují data jako grafy, což je v chemii přirozené, protože molekuly jsou založeny na atomech (uzlům) a vazbách (hránám).

Aplikace na LLM:

• Syntaxové stromy jako grafy: Podobně jako molekuly lze i věty reprezentovat jako grafy, kde slova jsou uzly a gramatické vztahy jsou hrany.
• Zlepšená kontextová modelace: GNN modely mohou být použity k lepšímu modelování vztahů mezi slovy ve větě, což by mohlo zlepšit kontekstualizaci v LLM.

2. Nejistota a odhad nejistoty

V oblasti výzkumu léčiv je důležitá odhad nejistoty pro posouzení spolehlivosti predikcí.

Aplikace na LLM:

• Snížení halucinací: Integrováním odhadů nejistoty by se mohly LLM lépe vyhodnocovat vlastní předpovědi a být méně náchylné k poskytování falešných nebo halucinovaných informací.
• Metriky důvěry: Implementace metrik, které ukazují, jak si model je jistý svou odpovědí.

3. Multi-task learning a transfer learning

Projekty jako MoleculeNet využívají multi-task learning k trénování modelů, které současně řeší více úkolů.

Aplikace na LLM:

• Současná optimalizace několika cílů: LLM by mohly být trénovány tak, aby současně optimalizovaly i požadavky na obsahovou správnost.
• Přenos doménových znalostí: Transfer learning může být použit k přenesení specifických odborných znalostí z oblasti chemie do LLM, což by jim umožnilo provádět přesnější tvrzení v tomto oboru.

4. Augmentace dat a generování syntetických dat

V chemii se používá augmentace dat k zlepšení výkonu modelů, zejména pokud jsou reálné údaje omezené.

Aplikace na LLM:

• Rozšíření tréninkových sad dat: Generování doplňkových, kvalitních textových dat ke zlepšení procesu tréninku.
• Zlepšená generalizace: Diverzifikované datové sady mohou pomoci modelu lépe generalizovat a snížit halucinace.

Je to smysluplné?

Přenos technik z oblasti AI podpořeného výzkumem léčiv na LLM je teoreticky smysluplný, protože oba obory využívají pokročilé techniky strojového učení. Mezi důvody patří:

• Společné matematické základy: Oba obory používají neuronové sítě a optimalizační algoritmy.
• Potřeba přesnosti a spolehlivosti: Jak v medicíně, tak i v informačních technologiích je důležité dosáhnout přesných predikcí.

Výzvy

• Různé typy dat: Chemické údaje jsou strukturované a odlišné od přirozeného jazyka.
• Škálovatelnost: LLM jsou obvykle mnohem větší a složitější než modely v chemii, což ztěžuje přímou aplikaci.

Používají se tyto techniky již nyní?

Některé z uvedených technik již nejsou využívány v LLM:

• Nejistota: Některé modely používají Bayesovské přístupy nebo Monte Carlo Dropout k modelování nejistoty.
• Grafické sítě: I když GNN nejsou přímo použity v LLM, existují modely, které využívají syntaktické stromy nebo závislosti na větách.
• Multi-task a transfer learning: LLM jako GPT-4 používají transfer learning a mohou být jemně doladěny pro různé úkoly.

Možné inovativní přístupy

• Hybridní modely: Kombinace LLM s GNN pro lepší kontextovou modelaci.
• AI inspirované optimalizace: Použití optimalizačních metod z oblasti výzkumu léčiv k zlepšení tréninkových procesů LLM.
• Interdisciplinární datové sady: Včetně dat z oblasti chemie do LLM pro přesnější informace v odborných oblastech.

Aplikace technik z oblasti automatizovaného výzkumu léčiv na LLM otevírá nové možnosti pro zlepšení přesnosti predikcí a snížení halucinací. I když některé metody již existují, je prostor pro další inovace díky interdisciplinárnímu přístupu. Tento typ spolupráce může vést k významnému pokroku v oblasti AI.

Doplňkový nápad: Jak to udělat s Hugging Face

Následující postup ukazuje, jak vytvořit jazykový model s odhadem nejistoty pomocí Hugging Face a Pythonu. Využíváme techniky inspirované metodami v oblasti výzkumu léčiv, zejména odhad nejistoty prostřednictvím Monte Carlo Dropout.

Požadavky

• Python 3.6 nebo vyšší
• Nainstalované knihovny:
  • transformers
  • torch
  • datasets

K instalaci potřebných knihoven můžete použít následující příkaz:

pip install transformers torch datasets

Implementační kód

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

# Načtení tokenizéru a modelu
model_name = 'gpt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Aktivace Dropout během hodnocení
def enable_dropout(model):
"""Aktivuje Dropout vrstvy v modelu během hodnocení."""
for module in model.modules():
if isinstance(module, torch.nn.Dropout):
module.train()

# Funkce pro generování s odhadem nejistoty
def generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt, num_samples=5, max_length=50):
model.eval()
enable_dropout(model)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
input_ids = inputs['input_ids']

# Generování několika predikcí pro odhad nejistoty
outputs = []
for _ in range(num_samples):
with torch.no_grad():
output = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=max_length,
do_sample=True,
top_k=50,
top_p=0.95
)
outputs.append(output)

# Dekódování generovaných sekvencí
sequences = [tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) for output in outputs]

# Výpočet nejistoty (entropie)
probs = []
for output in outputs:
with torch.no_grad():
logits = model(output)['logits']
prob = F.softmax(logits, dim=-1)
probs.append(prob.cpu().numpy())

# Průměrná entropie
entropies = []
for prob in probs:
entropy = -np.sum(prob * np.log(prob + 1e-8)) / prob.size
entropies.append(entropy)

avg_entropy = np.mean(entropies)
uncertainty = avg_entropy

# Výběr nejčastější sekvence
from collections import Counter
sequence_counts = Counter(sequences)
most_common_sequence = sequence_counts.most_common(1)[0][0]

return {
'generated_text': most_common_sequence,
'uncertainty': uncertainty
}

# Ukázka použití
prompt = "Vliv umělé inteligence na medicínu je"
result = generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt)
print("Generovaný text:")
print(result['generated_text'])
print("Odhadnutá nejistota:", result['uncertainty'])

Vysvětlení kódu

• Načtení tokenizéru a modelu: Používáme předtrénovaný model GPT-2 od Hugging Face.

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

• Aktivace Dropout: Funkce enable_dropout aktivuje Dropout vrstvy během hodnocení, aby se umožnilo Monte Carlo Dropout.

def enable_dropout(model):
for module in model.modules():
if isinstance(module, torch.nn.Dropout):
module.train()

• Generování s odhadem nejistoty: Funkce generate_with_uncertainty provádí několik predikcí a vypočítává nejistotu na základě entropie distribucí výstupu.

def generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt, num_samples=5, max_length=50):

• Výpočet nejistoty: Entropie je vypočítána z pravděpodobnostních distribucí, aby se odhadla nejistota. Vyšší entropie naznačuje vyšší nejistotu.
• Výběr nejlepší sekvence: Nejčastěji generovaná sekvence je vybrána jako konečná výstupní sekvence.

Možnosti rozšíření

• Fine-tuning s doménově specifickými daty: Jemné doladění modelu pomocí konkrétních datových sad může zlepšit přesnost.

from datasets import load_dataset

# Načtení doménově specifické datové sady
dataset = load_dataset('your_dataset')

# Kód pro fine-tuning zde

• Integrace znalostních grafů: Využití externích znalostních databází, jako je Wikidata, pro validaci a doplnění generovaných informací.
• Použití větších modelů: Použití pokročilejších modelů, jako je GPT-3 nebo GPT-4, prostřednictvím odpovídajících API pro lepší výsledky.

Závěr

Aplikace technik z oblasti výzkumu léčiv na LLM nabízí slibné možnosti ke zvýšení přesnosti predikcí a k snížení halucinací. Implementované řešení slouží jako základ a lze ho dále rozvíjet s cílem splnit konkrétní požadavky.

Autor: Thomas Poschadel

COPYRIGHT ToNEKi Media UG (haftungsbeschränkt)