Anwendung von KI-Techniken aus der Medikamentenforschung auf LLMs zur Reduzierung von Halluzinationen

05.12.2024

Revolutionäre GitHub-Projekte: Automatische Medikamentenforschung mit KI

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Medikamentenforschung revolutioniert die pharmazeutische Industrie. Open-Source-Projekte auf GitHub spielen dabei eine entscheidende Rolle. Im Folgenden stellen wir einige der innovativsten Projekte vor, die die automatische Erforschung von Medikamenten mittels KI vorantreiben.

DeepChem: Offene Plattform für Deep Learning in der Chemie

DeepChem ist eine führende Open-Source-Bibliothek, die Deep Learning für chemische Anwendungen zugänglich macht. Sie bietet Werkzeuge für:

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Durch ihre benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht DeepChem Forschern, komplexe KI-Modelle ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu implementieren. Dies beschleunigt die Entdeckung neuer Wirkstoffe und fördert die Innovation in der Branche.

MoleculeNet: Benchmarking für KI in der Chemie

MoleculeNet ist ein umfassendes Benchmarking-System, das speziell für maschinelles Lernen in der chemischen Forschung entwickelt wurde. Es bietet:

Durch die Bereitstellung einheitlicher Benchmarks erleichtert MoleculeNet den Vergleich verschiedener KI-Modelle und fördert so den Fortschritt in der Wirkstoffforschung.

ATOM Modeling PipeLine (AMPL): Beschleunigte Arzneimittelentdeckung

Das ATOM Modeling PipeLine ist ein Projekt des ATOM-Konsortiums, das die Medikamentenentwicklung durch maschinelles Lernen beschleunigen will. AMPL bietet:

Mit AMPL können Forscher komplexe Modelle effizient erstellen und so die Zeit von der Entdeckung bis zur Markteinführung neuer Medikamente verkürzen.

Chemprop: Molekulare Eigenschaftsvorhersage mit Deep Learning

Chemprop nutzt grafische neuronale Netze zur Vorhersage molekularer Eigenschaften. Zu seinen Merkmalen gehören:

Chemprop hat in mehreren Wettbewerben herausragende Ergebnisse erzielt und ist ein wertvolles Werkzeug für die KI-gestützte Chemie.

DeepPurpose: Universelles Toolkit für Arzneimittelentdeckung

DeepPurpose ist ein umfassendes Deep-Learning-Toolkit für die Medikamentenforschung. Es bietet:

Durch seine Vielseitigkeit ermöglicht DeepPurpose Forschern, schnell und effizient neue therapeutische Kandidaten zu identifizieren.

OpenChem: Spezielles Deep-Learning-Framework für chemische Anwendungen

OpenChem ist ein auf die Chemie zugeschnittenes Deep-Learning-Framework. Es zeichnet sich aus durch:

OpenChem fördert die Entwicklung neuer Methoden in der chemischen KI und trägt zur Beschleunigung der Forschung bei.

Die Open-Source-Community auf GitHub treibt mit diesen Projekten die Grenzen der automatischen Medikamentenforschung voran. Durch die Kombination von KI und Chemie eröffnen sich neue Möglichkeiten, effizienter und präziser therapeutische Lösungen zu entwickeln. Diese Innovationen haben das Potenzial, die Zukunft der Medizin nachhaltig zu verändern.

Anwendung von KI-Forschungsmodellen aus der Medikamentenforschung auf die Distillation von KI-Modellen

Die in der automatischen Medikamentenforschung eingesetzten KI-Modelle und Methoden bieten innovative Ansätze, die auf die Distillation von KI-Modellen übertragen werden können. Obwohl die beiden Bereiche auf den ersten Blick unterschiedlich erscheinen, teilen sie gemeinsame Techniken und Herausforderungen, die eine sinnvolle Anwendung ermöglichen.

Sinnhaftigkeit der Anwendung

Die Anwendung von Forschungsmodellen aus der Medikamentenforschung auf die Distillation von KI-Modellen ist durchaus sinnvoll, da:

Wie die Anwendung erfolgen kann

1. Graph Neural Networks (GNNs) für Strukturverständnis

In der Medikamentenforschung werden Graph Neural Networks verwendet, um molekulare Strukturen zu analysieren. Diese Techniken können in der Modell-Distillation eingesetzt werden, um die Struktur großer Modelle zu verstehen und wesentliche Merkmale für das kleinere Modell zu extrahieren.

2. Transfer Learning und Feature-Extraktion

Die Modelle aus Projekten wie DeepChem oder Chemprop nutzen Transfer Learning, um von vorhandenen Datensätzen zu lernen. Ähnlich kann bei der Distillation ein großes vortrainiertes Modell als Ausgangspunkt dienen, von dem wesentliche Features auf das kleinere Modell übertragen werden.

3. Multi-Task Learning für vielseitige Modelle

Projekte wie MoleculeNet verwenden Multi-Task Learning, um Modelle zu trainieren, die mehrere Aufgaben gleichzeitig bewältigen können. Diese Methode kann in der Distillation genutzt werden, um kompakte Modelle zu erstellen, die dennoch vielseitige Funktionen erfüllen.

4. Optimierungstechniken aus der Wirkstoffforschung

Optimierungsansätze aus der Medikamentenforschung, wie etwa die Feinabstimmung von Hyperparametern oder die Nutzung von Evolutionären Algorithmen, können angewendet werden, um distillierte Modelle effizienter zu machen.

5. Datenaugmentierung und -generierung

Die Generierung synthetischer Daten ist ein Schlüssel in Projekten wie DeepPurpose. Ähnliche Techniken können verwendet werden, um den Trainingsprozess des Schülermodells in der Distillation zu verbessern, insbesondere wenn begrenzte Daten zur Verfügung stehen.

Praktische Umsetzungsschritte

Die Integration von Methoden aus der automatischen Medikamentenforschung in die Distillation von KI-Modellen eröffnet neue Wege zur Effizienzsteigerung und Komplexitätsreduktion. Durch die Übertragung bewährter Techniken können leistungsfähige, kompakte Modelle entwickelt werden, die den Anforderungen moderner KI-Anwendungen gerecht werden. Diese interdisziplinäre Herangehensweise fördert Innovationen und beschleunigt den Fortschritt in beiden Forschungsfeldern.

Erweiterung: Anwendung von KI-Techniken aus der Medikamentenforschung auf LLMs zur Reduzierung von Halluzinationen

Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben sowohl die Medikamentenforschung als auch die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) revolutioniert. Eine interessante Frage ist, ob die Techniken aus der automatischen Medikamentenforschung dazu beitragen können, die Vorhersagegenauigkeit von LLMs zu steigern und Halluzinationen zu reduzieren. Im Folgenden untersuchen wir diese Möglichkeit und analysieren, ob eine solche Anwendung sinnvoll ist und ob diese Techniken bereits in LLMs eingesetzt werden.

Verbindung zwischen KI-Techniken in der Chemie und LLMs

1. Graph Neural Networks (GNNs) und Strukturanalyse

In der Medikamentenforschung werden Graph Neural Networks verwendet, um die komplexen Strukturen von Molekülen zu verstehen und vorherzusagen. GNNs modellieren Daten als Graphen, was in der Chemie natürlich ist, da Moleküle aus Atomen (Knoten) und Bindungen (Kanten) bestehen.

Anwendung auf LLMs:

2. Unschärfe und Unsicherheitsabschätzung

In der Medikamentenforschung ist die Unsicherheitsabschätzung entscheidend, um die Zuverlässigkeit von Vorhersagen zu beurteilen.

Anwendung auf LLMs:

3. Multi-Task Learning und Transfer Learning

Projekte wie MoleculeNet nutzen Multi-Task Learning, um Modelle zu trainieren, die mehrere Eigenschaften gleichzeitig vorhersagen.

Anwendung auf LLMs:

4. Datenaugmentierung und synthetische Datengenerierung

In der Chemie werden synthetische Daten verwendet, um Modelle zu verbessern, insbesondere wenn reale Daten begrenzt sind.

Anwendung auf LLMs:

Ist die Anwendung sinnvoll?

Die Übertragung von Techniken aus der KI-gestützten Medikamentenforschung auf LLMs ist theoretisch sinnvoll, da beide Bereiche komplexe Datenstrukturen und maschinelles Lernen nutzen. Einige Gründe sind:

Herausforderungen

Werden diese Techniken bereits in LLMs eingesetzt?

Viele der genannten Techniken sind bereits in gewisser Form in LLMs integriert:

Mögliche innovative Ansätze

Trotz der bereits bestehenden Techniken gibt es Potenzial für neue Ansätze:

Die Anwendung von Techniken aus der automatischen Medikamentenforschung auf LLMs bietet spannende Möglichkeiten zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und Reduzierung von Halluzinationen. Während einige Methoden bereits in LLMs eingesetzt werden, gibt es Raum für weitere Innovationen durch eine interdisziplinäre Herangehensweise. Die Herausforderungen liegen hauptsächlich in den unterschiedlichen Datentypen und der Skalierbarkeit. Dennoch könnte die Zusammenarbeit zwischen diesen beiden Bereichen zu erheblichen Fortschritten in der KI-Forschung führen.

Kurzes Gedankenexperiment: Macht es Sinn?

Die Chemie und die natürliche Sprache sind auf den ersten Blick verschieden, aber beide sind Systeme mit komplexen Regeln und Strukturen. Die Techniken zur Modellierung und Vorhersage in der Chemie könnten daher wertvolle Impulse für die Verarbeitung natürlicher Sprache geben. Es ist wichtig, offen für interdisziplinäre Ansätze zu sein, da Innovation oft an den Schnittstellen verschiedener Disziplinen entsteht.

Die Integration von KI-Techniken aus der Medikamentenforschung in die Entwicklung von LLMs könnte ein vielversprechender Weg sein, um die Leistungsfähigkeit dieser Modelle weiter zu steigern. Durch das Lernen voneinander können beide Bereiche voneinander profitieren und gemeinsam neue Horizonte in der KI-Forschung eröffnen.

Implementierung zur Reduzierung von Halluzinationen in LLMs mit Hugging Face

Im Folgenden zeigen wir, wie man mithilfe von Hugging Face und Python ein Sprachmodell mit Unsicherheitsabschätzung erstellt, um Halluzinationen zu reduzieren. Dabei nutzen wir Techniken, die von Methoden in der automatischen Medikamentenforschung inspiriert sind, insbesondere die Unsicherheitsabschätzung durch Monte Carlo Dropout.

Voraussetzungen

Sie können die benötigten Bibliotheken mit dem folgenden Befehl installieren:

pip install transformers torch datasets

Code-Implementierung

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

# Laden des Tokenizers und Modells
model_name = 'gpt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Aktivieren des Dropouts auch im Evaluierungsmodus
def enable_dropout(model):
    """Aktiviert Dropout-Schichten im Modell während der Evaluierung."""
    for module in model.modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Dropout):
            module.train()

# Funktion zur Generierung mit Unsicherheitsabschätzung
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']

    # Mehrfache Vorhersagen für Unsicherheitsabschätzung
    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)

    # Dekodieren der generierten Sequenzen
    sequences = [tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) for output in outputs]

    # Berechnung der Unsicherheit (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())

    # Durchschnittliche Entropie berechnen
    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

    # Auswahl der am häufigsten vorkommenden Sequenz
    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
    }

# Beispielverwendung
prompt = "Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Medizin sind"

result = generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt)
print("Generierter Text:")
print(result['generated_text'])
print("nGeschätzte Unsicherheit:", result['uncertainty'])

Erklärung des Codes

Verwendung von GitHub-Repositories

Für erweiterte Funktionalitäten und fortgeschrittene Methoden können folgende GitHub-Repositories hilfreich sein:

Erweiterungsmöglichkeiten

Fazit

Durch die Anwendung von Unsicherheitsabschätzungen und Techniken aus der automatischen Medikamentenforschung können wir die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen erhöhen und unerwünschte Halluzinationen reduzieren. Die bereitgestellte Implementierung dient als Ausgangspunkt und kann weiterentwickelt werden, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Hinweis: Die oben gezeigte Implementierung ist ein vereinfachtes Beispiel. In einer Produktionsumgebung sollten weitere Aspekte wie Effizienz, Skalierbarkeit und ethische Überlegungen berücksichtigt werden.

Autor: Thomas Poschadel

Transfer Chemical learning to LLMs