論文の概要: Multimodal Large Language Models for Bioimage Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19778v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 08:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 14:45:43.866861
• Title: Multimodal Large Language Models for Bioimage Analysis
• Title（参考訳）: 生体像解析のための多モーダル大言語モデル
• Authors: Shanghang Zhang, Gaole Dai, Tiejun Huang, Jianxu Chen,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、理解、分析、推論、一般化など、創発的な能力を示す。 これらの能力により、MLLMは生物学的画像や様々なモダリティによって得られたデータから複雑な情報を抽出することを約束する。 MLLMの開発は、生物学研究における人間の研究者を増強するためのインテリジェントアシスタントやエージェントとしての役割において、公約が増していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.120941702559726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Rapid advancements in imaging techniques and analytical methods over the past decade have revolutionized our ability to comprehensively probe the biological world at multiple scales, pinpointing the type, quantity, location, and even temporal dynamics of biomolecules. The surge in data complexity and volume presents significant challenges in translating this wealth of information into knowledge. The recently emerged Multimodal Large Language Models (MLLMs) exhibit strong emergent capacities, such as understanding, analyzing, reasoning, and generalization. With these capabilities, MLLMs hold promise to extract intricate information from biological images and data obtained through various modalities, thereby expediting our biological understanding and aiding in the development of novel computational frameworks. Previously, such capabilities were mostly attributed to humans for interpreting and summarizing meaningful conclusions from comprehensive observations and analysis of biological images. However, the current development of MLLMs shows increasing promise in serving as intelligent assistants or agents for augmenting human researchers in biology research
• Abstract（参考訳）: 過去10年間のイメージング技術と分析手法の急速な進歩は、生体分子のタイプ、量、位置、さらには時間的ダイナミクスを指摘しながら、生物世界を複数のスケールで包括的に探査する能力に革命をもたらした。 データ複雑性とボリュームの急増は、この豊富な情報を知識に翻訳する上で、大きな課題をもたらしている。 最近登場したMLLM(Multimodal Large Language Models)は、理解、分析、推論、一般化など、創発的な能力を示す。 これらの能力により、MLLMは様々なモダリティを通して得られた生物学的画像やデータから複雑な情報を抽出し、我々の生物学的理解を迅速化し、新しい計算フレームワークの開発を支援することを約束する。 以前は、このような能力は、生物学的画像の包括的観察と分析から意味のある結論を解釈し、要約した人間に起因していた。 しかし、MLLMの現況は、生物学研究における人間の研究者を増強するためのインテリジェントアシスタントやエージェントとしての役割において、期待が増していることを示している。

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