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津渡津渡的生科捐助貴賓 (初入文壇)
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[交流]
最近很火的Deepseek真能取代生物科學(xué)大模型嗎？
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“你直接問 Deepseek 唄” “用 Deepseek 幫你修改一下” …… 現(xiàn)在人人都提 Deepseek，大部分人都已經(jīng)熟練運用 Deepseek 產(chǎn)出工作內(nèi)容，甚至直接詢問它關(guān)于職業(yè)規(guī)劃和心理困惑等方面的問題。 那涉及生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，Deepseek 究竟能發(fā)揮出多大作用？ 以醫(yī)院為例，Deepseek 利用其強大的開源模型在提高縮短病歷錄入時間、降低用藥錯誤率、優(yōu)化門診流程等行政效率方面均有顯著成效。 但是從基因序列到蛋白質(zhì)折疊，從細(xì)胞代謝到器官功能，生命系統(tǒng)的復(fù)雜性已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出通用模型的認(rèn)知邊界，Deepseek 無法滿足生物科學(xué)對專業(yè)性、準(zhǔn)確性的高要求。 同時 Deepseek 的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于海量通用語料，其中 30%以上為非醫(yī)療內(nèi)容，例如新聞資訊、社交八卦、小說本文等。這種未經(jīng)篩選的源數(shù)據(jù)讓通用大模型在處理專業(yè)問題時會產(chǎn)生偏差，在醫(yī)療場景下可能會誤導(dǎo)患者，尤其對年輕醫(yī)生來說，過度依賴 AI 會形成一些不良習(xí)慣，甚至接收錯誤信息，危及患者安全。 AI 本身并無對錯之分，其結(jié)論依賴于源頭數(shù)據(jù)的質(zhì)量，但是醫(yī)療場景中的復(fù)雜現(xiàn)象仍然需要專業(yè)模型作為其科學(xué)工作的底層基座。 AlphaFold 實現(xiàn)了從靶點發(fā)現(xiàn)到藥物設(shè)計的革命性突破，EVO 大模型突破納米至厘米級跨尺度建模，自適應(yīng)進(jìn)化框架提升藥物發(fā)現(xiàn)效率，GeneLLM® 模型采用“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”兩階段訓(xùn)練機制，靈活服務(wù)于基礎(chǔ)研究、醫(yī)學(xué)診斷、生物制造、生物育種、環(huán)境監(jiān)測和疾病治療的多樣化任務(wù)需求。 生物科學(xué)大模型不斷革新發(fā)展，正在重塑人類對生命科學(xué)的認(rèn)知邊界，逐步繪制出生命科學(xué)的“全景知識圖譜”。同時，醫(yī)學(xué)的診斷和治療也并非簡單的是非黑白，其本質(zhì)是“偶爾治愈，常常幫助，總是安慰”，患者的個體化判斷和人文關(guān)懷仍然需要醫(yī)生日復(fù)一日的臨床積累，這是目前AI難以取代的。 |
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