Застосування методів штучного інтелекту з дослідження ліків для LLM для зменшення галюцинацій

05.12.2024

Революційні проєкти GitHub: Автоматичне дослідження ліків за допомогою ШІ

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) в дослідження ліків революціонізує фармацевтичну галузь. Відіграють вирішальну роль відкриті джерела проєктів на GitHub. У цьому документі ми представляємо деякі з найінноваційніших проєктів, які просувають автоматичне дослідження ліків за допомогою ШІ.

DeepChem: Відкрита платформа для глибокого навчання в хімії

DeepChem - це провідна відкрита бібліотека, яка робить глибоке навчання доступним для хімічних застосувань. Вона надає інструменти для:

Advertising

Завдяки зручному інтерфейсу DeepChem дозволяє дослідникам реалізовувати складні моделі ШІ без глибоких знань програмування. Це прискорює відкриття нових ліків і сприяє інноваціям у галузі.

MoleculeNet: Бенчмаркінг для ШІ в хімії

MoleculeNet - це всеосяжна система бенчмаркінгу, розроблена спеціально для машинного навчання в хімічному дослідженні. Вона надає:

Забезпечуючи єдині бенчмарки, MoleculeNet полегшує порівняння різних моделей ШІ і сприяє прогресу у відкритті ліків.

ATOM Modeling PipeLine (AMPL): Прискорене відкриття лікарських засобів

ATOM Modeling PipeLine - це проєкт консорціуму ATOM, який має на меті пришвидшити розробку ліків за допомогою машинного навчання. AMPL надає:

За допомогою AMPL дослідники можуть ефективно створювати складні моделі, що скорочує час від відкриття до впровадження нових ліків на ринок.

Chemprop: Прогнозування молекулярних властивостей за допомогою глибокого навчання

Chemprop використовує графічні нейронні мережі для прогнозування молекулярних властивостей. Його особливості включають:

Chemprop досягає видатних результатів у кількох змаганнях і є цінним інструментом для ШІ-підтримуваної хімії.

DeepPurpose: Універсальний інструментарій для відкриття лікарських засобів

DeepPurpose - це всеосяжний інструментарій глибокого навчання для досліджень ліків. Він надає:

Завдяки своїй універсальності DeepPurpose дозволяє дослідникам швидко та ефективно ідентифікувати нових терапевтичних кандидатів.

OpenChem: Спеціалізований фреймворк глибокого навчання для хімічних застосувань

OpenChem - це спеціалізований фреймворк глибокого навчання, розроблений для хімії. Він вирізняється тим, що:

OpenChem сприяє розвитку нових методів ШІ в хімії та сприяє прискоренню досліджень.

Відкрита спільнота GitHub сприяє просуванню меж автоматичного дослідження ліків. Завдяки поєднанню ШІ і хімії відкриваються нові можливості для більш ефективного та точного розробки терапевтичних рішень. Ці інновації мають потенціал змінити майбутнє медицини.

Застосування методів штучного інтелекту з дослідження ліків для дистиляції моделей ШІ

Методи штучного інтелекту, що використовуються в автоматичному дослідженні ліків, пропонують інноваційні підходи, які можна перенести на дистиляцію моделей ШІ. Хоча ці два поля здаються різними на перший погляд, вони мають спільні техніки та проблеми, що дозволяє їх ефективне застосування.

Обґрунтованість застосування

Застосування методів дослідження ліків для дистиляції моделей ШІ є обґрунтованим, оскільки:

Як це можна зробити

1. Графічні нейронні мережі (GNN) для розуміння структури

У дослідженні ліків використовуються графічні нейронні мережі для аналізу складних молекулярних структур. Ці техніки можуть бути використані в дистиляції моделей, щоб зрозуміти структуру великих моделей і виділити важливі характеристики для меншої моделі.

2. Перенесення знань та вилучення ознак

Моделі з проєктів, таких як DeepChem або Chemprop, використовують перенесення знань для навчання на існуючих наборах даних. Подібно до цього можна використовувати в дистиляції, щоб використати велику попередньо навчену модель як відправну точку з вилучення ключових ознак для меншої моделі.

3. Навчання багатозадачі для моделей універсальності

Проєкти, такі як MoleculeNet, використовують навчання багатозадачі для навчання моделей, які можуть одночасно виконувати кілька завдань. Цей метод можна використовувати в дистиляції для створення компактних моделей, які все ще здатні виконувати різноманітні функції.

4. Методи оптимізації з дослідження ліків

Підходи до оптимізації, що використовуються в дослідженні ліків, наприклад, тонке налаштування гіперпараметрів або використання еволюційних алгоритмів, можуть бути застосовані для підвищення ефективності дистильованих моделей.

5. Збільшення та генерація даних

Генерація синтетичних даних є ключовою в проєктах, таких як DeepPurpose. Подібні техніки можна використовувати для покращення процесу навчання учбової моделі в дистиляції, особливо якщо обмежена кількість даних доступна.

Практичні кроки реалізації

Інтеграція методів, що використовуються в автоматичному дослідженні ліків, в дистиляцію моделей ШІ відкриває нові шляхи для підвищення ефективності та зменшення складності. Переносячи добре перевірені техніки, можна розробити потужні та компактні моделі, які відповідають вимогам сучасних застосувань ШІ. Цей міждисциплінарний підхід сприяє інноваціям і прискорює прогрес у обох сферах досліджень.

Додаткове роздумування: Чи має сенс?

Дослідження ліків та природна мова, хоч й різні, обидві використовують складні правила та структури. Методи моделювання та прогнозування в дослідженні ліків можуть дати цінний імпульс для обробки природної мови. Важливо бути відкритим до міждисциплінарних підходів, оскільки інновації часто виникають на перетинах різних галузей.

Інтеграція методів з автоматичного дослідження ліків в дистиляцію моделей ШІ може стати перспективним шляхом для підвищення точності та зменшення галюцинацій. Хоча деякі методи вже використовуються в моделях ШІ, є місце для подальших інновацій за допомогою міждисциплінарного підходу.

Реалізація для зменшення галюцинацій у моделях ШІ з використанням Hugging Face

У цьому документі ми показуємо, як створити мовну модель з оцінкою невизначеності за допомогою Hugging Face та Python, щоб зменшити галюцинації. Ми використовуємо техніки, натхненні методами в автоматичному дослідженні ліків, зокрема оцінку невизначеності через Monte Carlo Dropout.

Попередні умови

Ви можете встановити необхідні бібліотеки за допомогою наступної команди:

pip install transformers torch datasets

Код реалізації

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

# Завантаження токенізатора та моделі
model_name = 'gpt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Увімкнення Dropout під час оцінювання
def enable_dropout(model):
"""Увімкнення шарів Dropout у моделі під час оцінювання."""
for module in model.modules():
if isinstance(module, torch.nn.Dropout):
module.train()

# Функція для генерації з оцінкою невизначеності
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']

# Генерація кількох прикладів для оцінки невизначеності
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)

# Декодування згенерованих послідовностей
sequences = [tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) for output in outputs]

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

# Обчислення середньої ентропії
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

# Вибір найбільш ймовірної послідовності
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
}

# Приклад використання
prompt = "Вплив штучного інтелекту на медицину є"
result = generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt)
print("Згенерований текст:")
print(result['generated_text'])
print("Оцінені невизначеності:", result['uncertainty'])

Пояснення коду

Використання репозиторіїв GitHub

Для розширеної функціональності та передових методів можна використовувати такі репозиторії GitHub:

Можливі розширення

Висновок

Застосування методів дослідження ліків для дистиляції моделей ШІ відкриває багатообіцяючі можливості для підвищення точності та зменшення галюцинацій. Хоча деякі методи вже використовуються в моделях ШІ, є місце для подальших інновацій за допомогою міждисциплінарного підходу. Виклики полягають у відмінностях типів даних і масштабованості. Проте інтеграція методів з автоматичного дослідження ліків в дистиляцію моделей ШІ може призвести до значних покращень у дослідженнях ШІ.

Додаткове роздумування: Чи має сенс?

Дослідження ліків і природна мова, хоч й різні, обидва використовують складні правила та структури. Методи моделювання та прогнозування в дослідженні ліків можуть дати цінний імпульс для обробки природної мови. Важливо бути відкритим до міждисциплінарних підходів, оскільки інновації часто виникають на перетинах різних галузей.

Інтеграція методів з автоматичного дослідження ліків в дистиляцію моделей ШІ може стати перспективним шляхом для підвищення точності та зменшення галюцинацій. Хоча деякі методи вже використовуються в моделях ШІ, є місце для подальших інновацій за допомогою міждисциплінарного підходу.

Реалізація для зменшення галюцинацій у LLM з використанням Hugging Face

У цьому документі показано, як створити мовну модель з оцінкою невизначеності за допомогою Hugging Face та Python, щоб зменшити галюцинації. Ми використовуємо техніки, натхненні методами в автоматичному дослідженні ліків, зокрема оцінку невизначеності через Monte Carlo Dropout.