<h1>Aplikace umělé inteligence (AI) z oblasti výzkumu léčiv na LLM pro snížení halucinací</h1> <p><span class="infobox">05.12.2024</span></p> <h2>Revoluční GitHub projekty: Automatizovaný výzkum léků s využitím AI</h2> <p>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.</p> <h3>DeepChem: Otevřená platforma pro hluboké učení v chemii</h3> <p><a href="https://github.com/deepchem/deepchem">DeepChem</a> je vedoucí open-source knihovna, která zpřístupňuje hluboké učení pro chemické aplikace. Nabízí nástroje pro:</p> <ul> <li><strong>Modelování molekul</strong></li> <li><strong>Předpověď struktury proteinů</strong></li> <li><strong>Materiálový výzkum</strong></li> </ul> <p>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.</p> <h3>MoleculeNet: Benchmark pro AI v chemii</h3> <p><a href="https://github.com/deepchem/moleculenet">MoleculeNet</a> je komplexní benchmarkingový systém vyvinutý speciálně pro strojové učení v chemickém výzkumu. Nabízí:</p> <ul> <li><strong>Standardizované datové sady</strong></li> <li><strong>Metriky hodnocení</strong></li> <li><strong>Porovnání výkonnosti modelů</strong></li> </ul> <p>Poskytováním jednotných benchmarků usnadňuje MoleculeNet porovnávání různých AI modelů a tím podporuje pokrok ve výzkumu léčiv.</p> <h3>ATOM Modeling Pipeline (AMPL): Zrychlená objevení léků</h3> <p>Projekt <a href="https://github.com/ATOMconsortium/AMPL">ATOM Modeling PipeLine</a>, podpořený ATOM konsorciem, se snaží zrychlit vývoj léčiv pomocí strojového učení. AMPL nabízí:</p> <ul> <li><strong>Modulární pipeline pro předzpracování dat</strong></li> <li><strong>Automatizované trénování modelů</strong></li> <li><strong>Rozšiřitelné frameworky pro různé případy použití</strong></li> </ul> <p>S pomocí AMPL mohou vědci efektivně vytvářet složité modely a tím zkracovat čas od objevení až po uvedení nových léků na trh.</p> <h3>Chemprop: Předpověď molekulárních vlastností s hlubokým učením</h3> <p><a href="https://github.com/chemprop/chemprop">Chemprop</a> využívá grafické neuronové sítě k předpovídání molekulárních vlastností. Mezi jeho klíčové vlastnosti patří:</p> <ul> <li><strong>Vysoká přesnost předpovědi</strong></li> <li><strong>Nastavitelné architektury modelů</strong></li> <li><strong>Podpora pro různé chemické datové sady</strong></li> </ul> <p>Chemprop dosáhl vynikajících výsledků v několika soutěžích a je cenným nástrojem pro AI podpořený výzkum v chemii.</p> <h3>DeepPurpose: Univerzální toolkit pro objevení léků</h3> <p><a href="https://github.com/kexinhuang12345/DeepPurpose">DeepPurpose</a> je komplexní deep learning toolkit pro výzkum léčiv. Nabízí:</p> <ul> <li><strong>Integraci různých modelů a datových sad</strong></li> <li><strong>Snadnou implementaci předpovědních modelů</strong></li> <li><strong>Aplikace v interakcích protein-ligand</strong></li> </ul> <p>Díky své všestrannosti DeepPurpose umožňuje vědcům rychle a efektivně identifikovat nové terapeutické kandidáty.</p> <h3>OpenChem: Speciální deep learning framework pro chemické aplikace</h3> <p><a href="https://github.com/Mariewelt/OpenChem">OpenChem</a> je deep learning framework navržený speciálně pro chemii. Vyniká díky:</p> <ul> <li><strong>Podporě generování molekul</strong></li> <li><strong>Předpovědi vlastností</strong></li> <li><strong>Flexibilitě při návrhu modelů</strong></li> </ul> <p>OpenChem podporuje vývoj nových metod v chemické AI a přispívá k urychlení výzkumu.</p> <p>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.</p> <h1>Aplikace AI modelů z oblasti výzkumu léčiv na destilaci AI modelů</h1> <p>AI modely a metody používané v automatizovaném výzkumu léčiv nabízejí inovativní přístupy, které lze přenést do <strong>destilace AI modelů</strong>. I když se tyto dva obory na první pohled mohou zdát odlišné, sdílejí společné techniky a výzvy, které umožňují smysluplnou aplikaci.</p> <h2>Účelnost aplikace</h2> <p>Aplikace modelů z oblasti výzkumu léčiv na destilaci AI modelů je naprosto smysluplná, protože:</p> <ul> <li><strong>Společné metody:</strong> Oba obory využívají pokročilé techniky strojového učení, jako jsou hluboké učení, neuronové sítě a grafické modely.</li> <li><strong>Zjednodušení komplexity:</strong> V oblasti výzkumu léčiv se složité molekulární struktury zjednodušují pro účely reprezentace, podobně jako při snižování velikosti velkých AI modelů na kompaktnější formy.</li> <li><strong>Optimalizace a efektivita:</strong> Jak výzkum léčiv, tak destilace modelů se snaží dosáhnout efektivních výsledků s omezenými zdroji.</li> </ul> <h2>Jak lze aplikaci provést</h2> <h3>1. Grafické neuronové sítě (GNN) pro porozumění struktuře</h3> <p>V oblasti výzkumu léčiv se <strong>grafické neuronové sítě</strong> 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.</p> <h3>2. Transfer learning a feature extraction</h3> <p>Modely z projektů jako <strong>DeepChem</strong> nebo <strong>Chemprop</strong> 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.</p> <h3>3. Multi-task learning pro univerzální modely</h3> <p>Projekty jako <strong>MoleculeNet</strong> 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.</p> <h3>4. Optimalizační techniky z oblasti výzkumu léčiv</h3> <p>Optimalizační přístupy používané v oboru výzkumu léčiv, jako je jemné doladění hyperparametrů nebo používání evolučních algoritmů, lze aplikovat k efektivnějšímu učinění destilovaných modelů.</p> <h3>5. Augmentace a generování dat</h3> <p>Generování syntetických dat se používá v projektech jako <strong>DeepPurpose</strong>. Podobné techniky lze použít při destilaci ke zlepšení procesu trénování menšího modelu, zejména pokud jsou k dispozici omezené údaje.</p> <h2>Praktické kroky implementace</h2> <ul> <li><strong>Analýza struktury modelu:</strong> Použití GNN k identifikaci klíčových komponent učícího se modelu.</li> <li><strong>Selektivní extrakce funkcí:</strong> Extrahování kritických vlastností, které jsou pro výkon modelu zásadní.</li> <li><strong>Efektivní návrh architektury:</strong> Adaptace architektur modelů z oblasti výzkumu léčiv pro kompaktnější struktury modelů.</li> <li><strong>Společné trénování:</strong> Implementace multi-task learning k trénování menšího modelu na více úlohách a tím zvýšení jeho generalizační schopnosti.</li> </ul> <p>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.</p> <h1><span class="bold">Rozšíření: Aplikace AI modelů z oblasti výzkumu léčiv na LLM pro snížení halucinací</h1> <p>Pokroky v umělé inteligenci (AI) dosáhly revoluce jak ve výzkumu léčiv, tak i při vývoji <strong>velkých jazykových modelů (LLM)</strong>. Zajímavou otázkou je, zda by techniky z oblasti automatizovaného výzkumu léčiv mohly přispět ke zvýšení <strong>přesnosti predikcí</strong> LLM a k <strong>snížení halucinací</strong>. Následujícím způsobem zkoumáme tuto možnost a analyzujeme, zda je taková aplikace smysluplná a zda se tyto techniky již používají v LLM.</p> <h2>Spojení AI technik v chemii s LLM</h2> <h3>1. <strong>Grafické neuronové sítě (GNN) a porozumění struktuře</strong></h3> <p>V oblasti výzkumu léčiv se <strong>grafické neuronové sítě</strong> 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).</p> <p><strong>Aplikace na LLM:</strong></p> <ul> <li><strong>Syntaxové stromy jako grafy:</strong> Podobně jako molekuly lze i věty reprezentovat jako grafy, kde slova jsou uzly a gramatické vztahy jsou hrany.</li> <li><strong>Zlepšená kontextová modelace:</strong> GNN modely mohou být použity k lepšímu modelování vztahů mezi slovy ve větě, což by mohlo zlepšit <strong>kontekstualizaci</strong> v LLM.</li> </ul> <h3>2. <strong>Nejistota a odhad nejistoty</strong></h3> <p>V oblasti výzkumu léčiv je důležitá <strong>odhad nejistoty</strong> pro posouzení spolehlivosti predikcí.</p> <p><strong>Aplikace na LLM:</strong></p> <ul> <li><strong>Snížení halucinací:</strong> Integrováním odhadů nejistoty by se mohly LLM lépe vyhodnocovat vlastní předpovědi a být méně náchylné k poskytování falešných nebo halucinovaných informací.</li> <li><strong>Metriky důvěry:</strong> Implementace metrik, které ukazují, jak si model je jistý svou odpovědí.</li> </ul> <h3>3. Multi-task learning a transfer learning</h3> <p>Projekty jako <strong>MoleculeNet</strong> využívají multi-task learning k trénování modelů, které současně řeší více úkolů.</p> <p><strong>Aplikace na LLM:</strong></p> <ul> <li><strong>Současná optimalizace několika cílů:</strong> LLM by mohly být trénovány tak, aby současně optimalizovaly i <strong>požadavky na obsahovou správnost</strong>.</li> <li><strong>Přenos doménových znalostí:</strong> 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.</li> </ul> <h3>4. Augmentace dat a generování syntetických dat</h3> <p>V chemii se používá augmentace dat k zlepšení výkonu modelů, zejména pokud jsou reálné údaje omezené.</p> <p><strong>Aplikace na LLM:</strong></p> <ul> <li><strong>Rozšíření tréninkových sad dat:</strong> Generování doplňkových, kvalitních textových dat ke zlepšení procesu tréninku.</li> <li><strong>Zlepšená generalizace:</strong> Diverzifikované datové sady mohou pomoci modelu lépe generalizovat a snížit halucinace.</li> </ul> <h2>Je to smysluplné?</h2> <p>Přenos technik z oblasti AI podpořeného výzkumem léčiv na LLM je <strong>teoreticky smysluplný</strong>, protože oba obory využívají pokročilé techniky strojového učení. Mezi důvody patří:</p> <ul> <li><strong>Společné matematické základy:</strong> Oba obory používají neuronové sítě a optimalizační algoritmy.</li> <li><strong>Potřeba přesnosti a spolehlivosti:</strong> Jak v medicíně, tak i v informačních technologiích je důležité dosáhnout přesných predikcí.</li> </ul> <h3>Výzvy</h3> <ul> <li><strong>Různé typy dat:</strong> Chemické údaje jsou strukturované a odlišné od přirozeného jazyka.</li> <li><strong>Škálovatelnost:</strong> LLM jsou obvykle mnohem větší a složitější než modely v chemii, což ztěžuje přímou aplikaci.</li> </ul> <h2>Používají se tyto techniky již nyní?</h2> <p>Některé z uvedených technik již nejsou využívány v LLM:</p> <ul> <li><strong>Nejistota:</strong> Některé modely používají <strong>Bayesovské přístupy</strong> nebo <strong>Monte Carlo Dropout</strong> k modelování nejistoty.</li> <li><strong>Grafické sítě:</strong> I když GNN nejsou přímo použity v LLM, existují modely, které využívají <strong>syntaktické stromy</strong> nebo <strong>závislosti na větách</strong>.</li> <li><strong>Multi-task a transfer learning:</strong> LLM jako GPT-4 používají transfer learning a mohou být jemně doladěny pro různé úkoly.</li> </ul> <h2>Možné inovativní přístupy</h2> <ul> <li><strong>Hybridní modely:</strong> Kombinace LLM s GNN pro lepší kontextovou modelaci.</li> <li><strong>AI inspirované optimalizace:</strong> Použití optimalizačních metod z oblasti výzkumu léčiv k zlepšení tréninkových procesů LLM.</li> <li><strong>Interdisciplinární datové sady:</strong> Včetně dat z oblasti chemie do LLM pro přesnější informace v odborných oblastech.</li> </ul> <p>Aplikace technik z oblasti automatizovaného výzkumu léčiv na LLM otevírá nové možnosti pro zlepšení <strong>přesnosti predikcí</strong> a <strong>snížení halucinací</strong>. 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.</p> <h1><span class="bold">Doplňkový nápad: Jak to udělat s Hugging Face</span></h1> <p>Následující postup ukazuje, jak vytvořit jazykový model s odhadem nejistoty pomocí <strong>Hugging Face</strong> a Pythonu. Využíváme techniky inspirované metodami v oblasti výzkumu léčiv, zejména <strong>odhad nejistoty</strong> prostřednictvím <strong>Monte Carlo Dropout</strong>.</p> <h2>Požadavky</h2> <ul> <li><strong>Python 3.6</strong> nebo vyšší</li> <li>Nainstalované knihovny: <ul> <li><code>transformers</code></li> <li><code>torch</code></li> <li><code>datasets</code></li> </ul> </li> </ul> <p>K instalaci potřebných knihoven můžete použít následující příkaz:</p> <pre><code class="language-bash">pip install transformers torch datasets </code></pre> <h2>Implementační kód</h2> <pre><code class="language-python">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']) </code></pre> <h2>Vysvětlení kódu</h2> <ul> <li><strong>Načtení tokenizéru a modelu:</strong> Používáme předtrénovaný model GPT-2 od Hugging Face.</li> <pre><code class="language-python">tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) </code></pre> </li> <li><strong>Aktivace Dropout:</strong> Funkce <code>enable_dropout</code> aktivuje Dropout vrstvy během hodnocení, aby se umožnilo Monte Carlo Dropout.</li> <pre><code class="language-python">def enable_dropout(model): for module in model.modules(): if isinstance(module, torch.nn.Dropout): module.train() </code></pre> </li> <li><strong>Generování s odhadem nejistoty:</strong> Funkce <code>generate_with_uncertainty</code> provádí několik predikcí a vypočítává nejistotu na základě entropie distribucí výstupu.</li> <pre><code class="language-python">def generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt, num_samples=5, max_length=50): </code></pre> </li> <li><strong>Výpočet nejistoty:</strong> Entropie je vypočítána z pravděpodobnostních distribucí, aby se odhadla nejistota. Vyšší entropie naznačuje vyšší nejistotu.</li> </li> <li><strong>Výběr nejlepší sekvence:</strong> Nejčastěji generovaná sekvence je vybrána jako konečná výstupní sekvence.</li> </li> </ul> <h2>Možnosti rozšíření</h2> <ul> <li><strong>Fine-tuning s doménově specifickými daty:</strong> Jemné doladění modelu pomocí konkrétních datových sad může zlepšit přesnost.</li> <pre><code class="language-python">from datasets import load_dataset # Načtení doménově specifické datové sady dataset = load_dataset('your_dataset') # Kód pro fine-tuning zde </code></pre> </li> <li><strong>Integrace znalostních grafů:</strong> Využití externích znalostních databází, jako je <strong>Wikidata</strong>, pro validaci a doplnění generovaných informací.</li> <li><strong>Použití větších modelů:</strong> Použití pokročilejších modelů, jako je GPT-3 nebo GPT-4, prostřednictvím odpovídajících API pro lepší výsledky.</li> </ul> <h2>Závěr</h2> <p>Aplikace technik z oblasti výzkumu léčiv na LLM nabízí slibné možnosti ke zvýšení <strong>přesnosti predikcí</strong> a k snížení halucinací. Implementované řešení slouží jako základ a lze ho dále rozvíjet s cílem splnit konkrétní požadavky.</p> <p><strong>Autor:</strong> Thomas Poschadel</p> <h1><span class="bold">COPYRIGHT ToNEKi Media UG (haftungsbeschr&auml;nkt)</span></h1> <p><img class="imgfull_rounded" src="/images/custom/thumb880/DALL_E_2024_12_05_00_43.42.jpg" alt="Transfer Chemical learning to LLMs" width="880" height="502" /></p>