論文の概要: CurateGPT: A flexible language-model assisted biocuration tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00046v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 20:00:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:28:22.574431
- Title: CurateGPT: A flexible language-model assisted biocuration tool
- Title（参考訳）: CurateGPT:柔軟な言語モデル支援バイオキュレーションツール
- Authors: Harry Caufield, Carlo Kroll, Shawn T O'Neil, Justin T Reese, Marcin P Joachimiak, Harshad Hegde, Nomi L Harris, Madan Krishnamurthy, James A McLaughlin, Damian Smedley, Melissa A Haendel, Peter N Robinson, Christopher J Mungall,
- Abstract要約: ジェネレーティブAIは、人間主導のキュレーションを支援する新しい可能性を開いた。
CurateGPTはキュレーションプロセスの合理化を図り、共同作業と効率性の向上を図っている。
これにより、キュレーター、研究者、エンジニアがキュレーションの取り組みを拡大し、科学データ量の増加に追随するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6425885600880427
- License:
- Abstract: Effective data-driven biomedical discovery requires data curation: a time-consuming process of finding, organizing, distilling, integrating, interpreting, annotating, and validating diverse information into a structured form suitable for databases and knowledge bases. Accurate and efficient curation of these digital assets is critical to ensuring that they are FAIR, trustworthy, and sustainable. Unfortunately, expert curators face significant time and resource constraints. The rapid pace of new information being published daily is exceeding their capacity for curation. Generative AI, exemplified by instruction-tuned large language models (LLMs), has opened up new possibilities for assisting human-driven curation. The design philosophy of agents combines the emerging abilities of generative AI with more precise methods. A curator's tasks can be aided by agents for performing reasoning, searching ontologies, and integrating knowledge across external sources, all efforts otherwise requiring extensive manual effort. Our LLM-driven annotation tool, CurateGPT, melds the power of generative AI together with trusted knowledge bases and literature sources. CurateGPT streamlines the curation process, enhancing collaboration and efficiency in common workflows. Compared to direct interaction with an LLM, CurateGPT's agents enable access to information beyond that in the LLM's training data and they provide direct links to the data supporting each claim. This helps curators, researchers, and engineers scale up curation efforts to keep pace with the ever-increasing volume of scientific data.
- Abstract（参考訳）: 効果的なデータ駆動バイオメディカルディスカバリは、データキュレーションを必要とする: データベースや知識ベースに適した構造化形式に多様な情報を発見し、整理し、蒸留し、統合し、解釈し、注釈付けし、検証する、時間を要するプロセス。
これらのデジタル資産の正確かつ効率的なキュレーションは、それらがFAIRであり、信頼性があり、持続可能であることを保証するために重要である。
残念ながら、専門家のキュレーターは、かなりの時間とリソースの制約に直面しています。
毎日発行される新しい情報の急速なペースは、キュレーションの能力を超えています。
命令チューニングされた大規模言語モデル(LLM)によって実証されたジェネレーティブAIは、人間主導のキュレーションを支援する新たな可能性を開いた。
エージェントの設計哲学は、生成AIの出現する能力とより正確な方法を組み合わせる。
キュレーターのタスクは、推論、オントロジーの探索、外部ソース間の知識の統合のためのエージェントによって助けられる。
LLMによるアノテーションツールCurateGPTは、信頼できる知識ベースと文献ソースとともに、生成AIのパワーを融合します。
CurateGPTはキュレーションプロセスを合理化し、共通のワークフローにおけるコラボレーションと効率を向上する。
LLMと直接対話するのに対し、CurateGPTのエージェントはLLMのトレーニングデータ以外の情報へのアクセスを可能にし、各クレームをサポートするデータに直接リンクする。
これにより、キュレーター、研究者、エンジニアがキュレーションの取り組みを拡大し、科学データ量の増加に追随するのに役立つ。
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