Introducción a los LLM para la biología

Resumen

Descubra cómo los modelos de lenguaje grande pueden aplicarse a la investigación biológica en esta guía completa de James Zou en CGSI 2024.

Programa de estudio

• Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje en Biología
Visión general de los LLMs y sus capacidades
Contexto histórico y evolución de los LLMs
• Conceptos Fundamentales de los LLMs
Arquitectura y entrenamiento de grandes modelos de lenguaje
Componentes clave: tokens, embeddings, capas y transformadores
• Aplicaciones de los LLMs en la Investigación Biológica
Minería de texto y extracción de información en biología
Análisis de datos genómicos y proteómicos
Descubrimiento de fármacos e informática química
• Estudios de Caso e Investigación Actual
Ejemplos de aplicaciones de LLM en estudios biológicos recientes
Discusión de proyectos innovadores que utilizan LLMs
• Técnicas para Ajustar LLMs a Datos Biológicos
Preprocesamiento de datos biológicos para ingestión de LLMs
Aprendizaje por transferencia y adaptación de dominios para biología
• Evaluación del Rendimiento de LLMs en Tareas Biológicas
Métricas para evaluar la calidad del output de LLMs
Limitaciones y desafíos en contextos biológicos
• Desarrollo de LLMs Biológicos Personalizados
Herramientas y marcos para construir LLMs enfocados en biología
Mejores prácticas para entrenamiento y despliegue
• Implicaciones Éticas y Sociales
Consideraciones para la privacidad y seguridad de datos
Fomentar el uso responsable de los LLMs en biología
• Taller Práctico
Sesión interactiva para ajuste de modelos y experimentación
Ejercicios guiados en la aplicación de LLMs a problemas biológicos
• Conclusión y Direcciones Futuras
Tendencias emergentes e innovaciones en LLMs para biología
Oportunidades para investigación y desarrollo futuros

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Asignaturas

Ciencia de Datos