大型语言模型（LLMs）正在成为有价值的新型生物医学发现和治疗开发工具。本技术分析比较了两个领先的生物医学LLMs——开源的OpenBIOML框架和Anthropic的专有BIO GPT。分析了这两种对比的人工智能系统的架构、优化方法和基准性能。通过评估它们在代表性生物医学任务上的互补优势和劣势，为研究人员和技术人员在药物工作流中的负责任集成提供指导。该分析旨在帮助团队利用这些技术推进疾病理解和药物发现，而不损害科学或伦理标准。讨论了OpenBIOML的数据建模优势和BIO GPT的知识综合能力的透明严谨应用的最佳实践。
生物医学LLM景观
生物医学大型语言模型（LLMs）在加速药物发现方面起到了关键作用。它们具有快速分析研究、生成假设和整合发现的能力，为理解和解决复杂的生物学挑战提供了创新的方法。
在这一转变中引领的两个值得注意的模型是：
OpenBIOML：由AstraZeneca开发的庞大的5300亿参数LLM，利用开源的Megatron框架。它旨在解读复杂的生物医学数据，提供对生物研究未知领域的重要见解。
BIO GPT：Anthropic的LLM，采用他们独特的Claude架构设计。BIO GPT的专长在于处理和理解大量的生物医学数据，帮助构想新的治疗方法。
理解OpenBIOML架构
OpenBIOML使用由NVIDIA研究人员创建的开源Megatron-Turing自然语言生成（NLG）框架构建。Megatron-Turing NLG允许高性能计算集群上高效地训练具有数十亿参数的极大型基于transformer的语言模型。
在其基础上，OpenBIOML使用基于transformer的语言模型架构。transformer完全依赖自注意机制而不是循环来对文本序列进行建模。OpenBIOML的5300亿参数模型的巨大规模使其能够捕捉到海量语料库中的细微上下文。
Megatron通过将一个巨大模型分割成多个GPU并在优化过程中同步梯度来简化大规模并行训练。例如，OpenBIOML可以分成210亿参数子集，并在512个V100 GPU上同时训练。
这种大规模并行架构使得可以在大规模未标记的生物医学文本数据集上预训练OpenBIOML，然后在特定领域任务上进行微调。结果是一个高度能干的语言模型，专门用于摄取、理解和生成生物医学内容。
在推理阶段，OpenBIOML支持在GPU上进行高效部署，以实现低延迟生成。该模型可以处理40,000个标记的上下文，能够对长篇生物医学文档进行复杂推理。
总之，Megatron的基础为OpenBIOML提供了吸收大规模生物医学知识的架构能力，并将该学习应用于下游的发现任务。
理解BIO GPT架构
BIO GPT采用Anthropic的专有Claude架构构建。Claude旨在更安全、更稳健，并避免其他语言模型面临的幻觉等问题。
Claude的主干仍然是基于transformer的语言模型，经过大量文本语料库的训练。然而，Anthropic通过引入宪法人工智能等技术来增强其稳定性。
宪法人工智能指的是与人类价值观相一致的训练目标。例如，Claude被训练以避免矛盾，诚实地表达其局限性，并纳入用户反馈。这使得模型不太可能自信地生成不正确或无意义的输出。Claude还采用了检索增强生成方法，模型在知识库中查找事实以支持其回答。
在Claude的基础上，Anthropic专门对生物医学出版物进行了定制，以提升BIO GPT的能力。该模型具备基于科学知识合成新的假设、实验设计和数据分析的能力。
在推理阶段，BIO GPT可以将其生物医学专业知识应用于诸如为疾病研究提供有前途的新方向的任务。该系统为安全地与模型进行交互提供了工具箱。
架构：对OpenBIOML和BIO GPT的洞见
OpenBIOML的巨型transformer基础提供了令人印象深刻的生物医学语言能力，但要负责任地运用这种模型需要大量的计算资源。在部署这种规模的模型时，严格的监控、评估和人工监督是至关重要的。
BIO GPT的架构创新旨在提高稳定性和安全性，这对于生物医学应用至关重要。然而，与开源替代方案相比，其黑盒特性可能会阻碍调试能力。软件工程师应优先考虑透明度、可审计性和安全措施，以减轻专有闭源系统带来的风险。
核心权衡是规模与安全。OpenBIOML通过 brute force 模型大小实现了强大的性能，但需要减少不可预测性的风险。BIO GPT在敏感的生物医学领域中牺牲了一些计算能力，以重视架构上的预防措施。
结论
总之，OpenBIOML和BIO GPT代表了大型语言模型在通过对大规模文本语料库进行计算分析来进一步开展生物医学发现方面的有前途的应用。然而，在处理如此敏感的数据时，负责任的开发原则仍然至关重要。严格的技术尽职调查，包括透明度、测试、可审计性、安全预防措施和人工监督，将是确保这些强大的AI系统在医疗进步中得到道德利用的关键。
伦理框架、对抗性测试和诸如宪法AI等技术可以帮助减少风险。持续监测工具和可逆回滚程序也提供了安全保障。这些模型可以在沙盒环境中安全实施，利用差分隐私等技术来保护敏感数据，并通过外部审计来确保模型的道德和负责任使用。
如果配合严格的工程标准，先进的生物医学LLM在产生新规模的见解方面具有巨大潜力。然而，在这项技术发展中，坚持问责和谨慎的原则仍然是必不可少的。