Toepassing van KI-technieken uit de medicijnonderzoek naar LLMs om hallucinaties te verminderen

05.12.2024

Revolutionaire GitHub-projecten: Automatisch medicijnonderzoek met AI

De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) in de medicijnonderzoek revolutioneert de farmaceutische industrie. Open-source projecten op GitHub spelen hierbij een cruciale rol. Hieronder presenteren we enkele van de meest innovatieve projecten die het automatiseren van de medicijnontdekking met behulp van AI vooruitbrengen.

DeepChem: Open platform voor Deep Learning in de chemie

DeepChem is een toonaangevend open-source bibliotheek die Deep Learning toegankelijk maakt voor chemische toepassingen. Het biedt tools voor:

• Moleculenmodellering
• Proteïne structuur voorspelling
• Materialwetenschappen

Door zijn gebruiksvriendelijke interface, stelt DeepChem onderzoekers in staat complexe AI-modellen te implementeren zonder diepgaande programmeerkennis. Dit versnelt de ontdekking van nieuwe geneesmiddelen en bevordert innovatie in de sector.

MoleculeNet: Benchmarking voor AI in de chemie

MoleculeNet is een uitgebrevends benchmarkingsysteem dat specifiek is ontworpen voor machine learning in de chemische onderzoek. Het biedt:

• Gestandaardiseerde datasets
• Evaluatiemetrieken
• Vergelijking van modelprestaties

Door uniforme benchmarks te bieden, vereenvoudigt MoleculeNet de vergelijking van verschillende AI-modellen en bevordert zo de vooruitgang in medicijnontdekking.

ATOM Modeling PipeLine (AMPL): Versnelde geneesmiddelentwerving

De ATOM Modeling Pipeline is een project van het ATOM-consortium dat de medicijnontwikkeling versnelt met behulp van machine learning. AMPL biedt:

• Modulaire pipeline voor dataverwerking
• Geautomatiseerde modeltraining
• Uitbreidbare frameworks voor verschillende toepassingsscenario’s

Met AMPL kunnen onderzoekers efficiënt complexe modellen creëren, waardoor de tijd tussen ontdekking en marktintroductie van nieuwe medicijnen wordt verkort.

Chemprop: Moleculaire eigenschappen voorspellen met Deep Learning

Chemprop maakt gebruik van grafische neurale netwerken om moleculaire eigenschappen te voorspellen.De kenmerken hiervan zijn:

• Hoge voorspellingsnauwkeurigheid
• Aanpasbare modelarchitecturen
• Ondersteuning voor verschillende chemische datasets

Chemprop heeft uitstekende resultaten behaald in meerdere wedstrijden en is een waardevol hulpmiddel voor AI-gestuurde chemie.

DeepPurpose: Universeel toolkit voor geneesmiddelenontdekking

DeepPurpose is een uitgebreid Deep Learning toolkit voor medicijnonderzoek. Het biedt:

• Integratie van verschillende modellen en datasets
• Eenvoudige implementatie van voorspellingsmodellen
• Toepassingen in proteïne-ligand interacties

Door zijn veelzijdigheid, stelt DeepPurpose onderzoekers in staat snel en efficiënt nieuwe therapeutische kandidaten te identificeren.

OpenChem: Gespecialiseerd Deep Learning framework voor chemische toepassingen

OpenChem is een Deep Learning framework dat specifiek is afgestemd op de chemie, en het onderscheidt zich door:

• Ondersteuning voor molecuulgeneratie
• Eigenschappen voorspelling
• Flexibiliteit in modelontwerp

OpenChem bevordert de ontwikkeling van nieuwe methoden in chemische AI en draagt bij aan de versnelling van het onderzoek.

De open-source community op GitHub drijft met deze projecten de grenzen van de automatische medicijnontdekking verder. Door AI en Chemie te combineren, ontstaan er nieuwe mogelijkheden om therapeutische oplossingen efficiënter en nauwkeuriger te ontwikkelen. Deze innovaties hebben het potentieel om de toekomst van de geneeskunde fundamenteel te veranderen.

Toepassing van KI-onderzoeksmethoden uit de medicijnonderzoek naar Distillatie van KI-modellen

De in de automatische medicijnontdekking gebruikte AI-modellen en -methoden bieden innovatieve benaderingen die kunnen worden overgebracht op de distillatie van KI-modellen. Hoewel beide gebieden aanvankelijk verschillend lijken, delen ze gemeenschappelijke technieken en uitdagingen die een zinvolle toepassing mogelijk maken.

Betekenis van de toepassing

De toepassing van onderzoeksmodellen uit de medicijnonderzoek op de distillatie van KI-modellen is zeker betekenisvol, omdat:

• Gemeenschappelijke methoden: Beide gebieden maken gebruik van geavanceerde machine learning technieken zoals Deep Learning, neurale netwerken en graafgebaseerde modellen.
• Complexiteitsreductie: In de medicijnonderzoek worden complexe moleculaire structuren vereenvoudigd weergegeven, vergelijkbaar met het reduceren van grote KI-modellen tot kleinere vormen.
• Optimalisatie en efficiëntie: Zowel de ontwikkeling van geneesmiddelen als modeldistillatie hebben als doel efficiënte en krachtige resultaten te bereiken met beperkte middelen.

Hoe de toepassing kan plaatsvinden

1. Graph Neural Networks (GNNs) voor structuurbegrip

In de medicijnonderzoek worden Graph Neural Networks gebruikt om complexe moleculaire structuren te analyseren. Deze technieken kunnen in de modeldistillatie worden toegepast om de structuur van grote modellen te begrijpen en essentiële kenmerken te extraheren voor het kleinere model.

2. Transfer Learning en Feature Extraction

De modellen uit projecten zoals DeepChem of MoleculeNet maken gebruik van Transfer Learning om te leren van bestaande datasets. Vergelijkbaar kan bij de distillatie een groot, vooraf getraind model als startpunt dienen, waarvan essentiële kenmerken overgedragen worden naar het kleinere model.

3. Multi-Task Learning voor veelzijdige modellen

Projecten zoals MoleculeNet gebruiken Multi-Task Learning om modellen te trainen die meerdere taken tegelijkertijd kunnen uitvoeren. Deze methode kan in de distillatie worden gebruikt om compacte modellen te creëren die toch veelzijdige functies vervullen.

4. Optimalisatietechnieken uit de geneesmiddelentwerving

Optimalisatie-aanpakken uit de medicijnonderzoek, zoals het fijn afstellen van hyperparameters of het gebruik van evolutionaire algoritmen, kunnen worden toegepast om gedistilleerde modellen efficiënter te maken.

5. Data-augmentatie en -generatie

Het genereren van synthetische data is essentieel in projecten zoals DeepPurpose. Vergelijkbare technieken kunnen worden gebruikt om het trainingsproces van het studentmodel in de distillatie te verbeteren, vooral wanneer beperkte gegevens beschikbaar zijn.

Praktische implementatiestappen

• Analyse van modelstructuur: Gebruik GNN's om belangrijke componenten van het leermodel te identificeren.
• Feature selectie: Extraheer essentiële kenmerken die cruciaal zijn voor de prestaties van het model.
• Efficiënte architectuurontwerpen: Pas modelarchitecturen uit de medicijnonderzoek aan om compactere modellen te creëren.
• Gezamenlijke training: Implementeer Multi-Task Learning om het studentmodel op meerdere taken te trainen en zo de generaliseerbaarheid te verhogen.

De integratie van methoden uit de automatische medicijnonderzoek in de distillatie van KI-modellen opent nieuwe mogelijkheden voor efficiëntieverbetering en complexiteitsreductie. Door bewezen technieken over te dragen, kunnen krachtige, compacte modellen worden ontwikkeld die aan de eisen van moderne KI-toepassingen voldoen. Deze interdisciplinaire benadering bevordert innovatie en versnelt de vooruitgang in beide onderzoeksgebieden.

Uitbreiding: Toepassing van AI-technieken uit de medicijnonderzoek naar LLMs om hallucinaties te verminderen

De vooruitgangen in kunstmatige intelligentie hebben zowel de medicijnonderzoek als de ontwikkeling van Large Language Models (LLMs) revolutionair gemaakt. Een interessante vraag is of de technieken uit de automatische medicijnonderzoek kunnen helpen bij het verhogen van de voorspellingsnauwkeurigheid van LLMs en hallucinaties te verminderen. Hieronder onderzoeken we deze mogelijkheid en analyseren of een dergelijke toepassing zinvol is en of deze technieken al in LLMs worden gebruikt.

Verbinding tussen AI-technieken in de chemie en LLMs

1. Graph Neural Networks (GNNs) en structuuranalyse

In de medicijnonderzoek worden Graph Neural Networks gebruikt om complexe moleculaire structuren te analyseren en te voorspellen. GNN's modelleren data als grafen, wat van nature in de chemie voorkomt omdat moleculen uit atomen (knopen) en bindingen (kanten) bestaan.

Toepassing op LLMs:

• Syntaxbomen als grafen: Vergelijkbaar met moleculen kunnen zinnen worden gemodelleerd als grafen, waarbij woorden knopen zijn en grammaticale relaties kanten.
• Verbeterde contextmodellering: GNN's kunnen worden gebruikt om de relaties tussen woorden in een zin beter te modelleren, wat de contextualisering van LLMs kan verbeteren.

2. Onzekerheidsafschatting

In de medicijnonderzoek is de onzekerheidsafschatting cruciaal om de betrouwbaarheid van voorspellingen te beoordelen.

Toepassing op LLMs:

• Hallucinaties verminderen: Door onzekerheidsafschattingen te integreren, kunnen LLMs hun eigen voorspellingen beter evalueren en minder geneigd zijn om valse of hallucinatoire informatie te leveren.
• Vertrouwensmetingen: Implementatie van metrieken die aangeven hoe zeker het model is in zijn antwoord.

3. Multi-task Learning en Transfer Learning

Projecten zoals DeepChem gebruiken Multi-Task Learning om modellen te trainen die meerdere eigenschappen tegelijkertijd kunnen voorspellen.

Toepassing op LLMs:

• Gleichzeitige Optimierung mehrerer Ziele: LLMs können darauf trainiert werden, sowohl die nächste Wortvorhersage als auch die inhaltliche Korrektheit zu optimieren.
• Transfer von Domänenwissen: Durch Transfer Learning können Modelle spezifisches Fachwissen aus der Chemie nutzen, um präzisere Aussagen in diesem Bereich zu treffen.

4. Datenaugmentierung und synthetische Datengenerierung

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

Toepassing op LLMs:

• Erweiterung von Trainingsdatensätzen: Genereren van aanvullende, hoogwaardige tekstgegevens om het trainingsproces te verbeteren.
• Verbetering van de generaliseerbaarheid: Door diversere gegevens kan het model beter generaliseren en minder hallucineren.

Is de toepassing zinvol?

De overdracht van technieken uit de AI-gestuurde medicijnonderzoek naar LLMs is theoretisch zinvol, omdat beide gebieden complexe data structuren en machine learning gebruiken. Enkele redenen zijn:

• Gemeenschappelijke wiskundige basis: Beide gebieden maken gebruik van neurale netwerken en optimalisatieprocedures.
• Behoefte aan nauwkeurigheid en betrouwbaarheid: Zowel in de geneeskunde als in de informatietechnologie zijn nauwkeurige voorspellingen cruciaal.

Uitdagingen

• Verschillende datatypen: Chemische data verschillen van nature van natuurlijke taal.
• Schaalbaarheid: LLMs zijn vaak aanzienlijk groter en complexer dan modellen in de chemie, wat de directe toepassing bemoeilijkt.

Worden deze technieken al in LLMs gebruikt?

Sommige van de genoemde technieken worden al in een zekere mate in LLMs geïntegreerd:

• Onzekerheidsafschatting: Sommige modellen maken gebruik van Bayesiaanse benaderingen of Monte Carlo Dropout om onzekerheden te modelleren.
• Graph-gebaseerde modellen: Hoewel GNN's niet direct in LLMs worden gebruikt, bestaan er modellen die syntaxbomen of afhankelijkheidsgrafieken meenemen.
• Multi-task en Transfer Learning: LLM’s zoals GPT-4 gebruiken Transfer Learning en kunnen voor meerdere taken worden afgestemd.

Mogelijke innovatieve benaderingen

• Hybride modellen: Combineren van LLMs met GNN's om een betere contextmodellering te bereiken.
• Chemie-geïnspireerde optimalisatie: Gebruik van optimalisatietechnieken uit de chemie om het trainingsproces van LLMs te verbeteren.
• Interdisciplinaire datasets: Integreren van data uit de chemie om LLMs in specialistische gebieden nauwkeuriger te maken.

De toepassing van AI-technieken uit de medicijnonderzoek op LLMs biedt veelbelovende mogelijkheden voor het verbeteren van de voorspellingsnauwkeurigheid en het verminderen van hallucinaties. Hoewel sommige methoden al in LLMs worden gebruikt, is er ruimte voor verdere innovatie door een interdisciplinaire benadering. De uitdagingen liggen voornamelijk in de verschillende datatypes en de schaalbaarheid. Desondanks kan de samenwerking tussen deze gebieden leiden tot aanzienlijke vooruitgang in het AI-onderzoek.

Implementatie om hallucinaties in LLMs te verminderen met Hugging Face

Hieronder laten we zien hoe je met Hugging Face en Python een taalmodel met onzekerheidsafschatting kunt maken, om hallucinaties te verminderen. Hierbij gebruiken we technieken die zijn geïnspireerd door methoden in de automatische medicijnonderzoek, met name de onzekerheidsafschatting via Monte Carlo Dropout.

Vereisten

• Python 3.6 of hoger
• Geïnstalleerde bibliotheken:
  • transformers
  • torch
  • datasets

Je kunt de benodigde bibliotheken installeren met het volgende commando:

pip install transformers torch datasets

Code implementatie

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

# Laden van de tokenizer en het model
model_name = 'gpt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Activeren van Dropout tijdens evaluatie
def enable_dropout(model):
"""Activeert Dropout-lagen in het model tijdens de evaluatie."""
for module in model.modules():
if isinstance(module, torch.nn.Dropout):
module.train()

# Functie om te genereren met onzekerheidsafschatting
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']

# Meerdere voorspellingen voor onzekerheidsafschatting
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)

# Decodering van de gegenereerde sequenties
sequences = [tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) for output in outputs]

# Berekening van de onzekerheid (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())

# Gemiddelde entropie berekenen
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

# Selectie van de meest voorkomende sequentie
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
}

# Voorbeeld gebruik
prompt = "De effecten van kunstmatige intelligentie op de geneeskunde zijn"

result = generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt)
print("Gegenereerde tekst:")
print(result['generated_text'])
print("Geschatte onzekerheid:", result['uncertainty'])

Uitleg van de code

• Model en Tokenizer laden: We gebruiken het vooraf getrainde GPT-2 model van Hugging Face.

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

• Dropout activeren: Met de functie enable_dropout worden de Dropout lagen geactiveerd tijdens de evaluatie, om Monte Carlo Dropout mogelijk te maken.

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

• Genereren met onzekerheidsafschatting: De functie generate_with_uncertainty genereert meerdere voorspellingen en berekent de onzekerheid op basis van de entropie van de uitvoeringsverdelingen.

def generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt, num_samples=5, max_length=50):
# Functie geïmplementeerd zoals hierboven

• Onzekerheid berekenen: De entropie van de waarschijnlijkheidsverdelingen wordt berekend om de onzekerheid te schatten. Een hogere entropie duidt op een grotere onzekerheid.
• Selectie van de beste sequentie: We selecteren de meest voorkomende sequentie als de definitieve uitvoer, omdat deze waarschijnlijk het meest correct is.

Mogelijke uitbreidingen

• Fine-tuning met domeinspecifieke data: Door het model af te stemmen met specifieke datasets kan de nauwkeurigheid worden verhoogd.

from datasets import load_dataset

# Laden van een domeinspecifieke dataset
dataset = load_dataset('your_dataset')

# Fine-tuning code hier invoegen

• Integratie van kennisgrafen: Door externe kennisbanken zoals Wikidata te integreren, kan de validatie en aanvulling van de gegenereerde inhoud worden verbeterd.
• Gebruik van grotere modellen: Het gebruik van geavanceerdere modellen zoals GPT-3 of GPT-4 via relevante API's kan leiden tot betere resultaten.

Samenvatting

Het toepassen van technieken uit de AI-gestuurde medicijnonderzoek op LLMs biedt veelbelovende mogelijkheden om de voorspellingsnauwkeurigheid en het verminderen van hallucinaties te verbeteren. Hoewel sommige methoden al in LLMs worden gebruikt, is er ruimte voor verdere innovatie door een interdisciplinaire aanpak. De uitdagingen liggen voornamelijk in de verschillende datatypes en de schaalbaarheid. Ondanks dit kan de samenwerking tussen deze gebieden leiden tot aanzienlijke vooruitgang in het AI-onderzoek.

COPYRIGHT ToNEKi Media UG (haftingsbeschränkt)