論文の概要: Streamlining Biomedical Research with Specialized LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12341v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 06:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:37:26.359585
• Title: Streamlining Biomedical Research with Specialized LLMs
• Title（参考訳）: 特化LDMを用いたバイオメディカルリサーチの合理化
• Authors: Linqing Chen, Weilei Wang, Yubin Xia, Wentao Wu, Peng Xu, Zilong Bai, Jie Fang, Chaobo Xu, Ran Hu, Licong Xu, Haoran Hua, Jing Sun, Hanmeng Zhong, Jin Liu, Tian Qiu, Haowen Liu, Meng Hu, Xiuwen Li, Fei Gao, Yong Gu, Tao Shi, Chaochao Wang, Jianping Lu, Cheng Sun, Yixin Wang, Shengjie Yang, Yuancheng Li, Lu Jin, Lisha Zhang, Fu Bian, Zhongkai Ye, Lidong Pei, Changyang Tu,
• Abstract要約: 本稿では,最先端のドメイン特化言語モデルと高度な情報検索技術を統合した新しいシステムを提案する。 本稿では,頑健な質問応答モデルを活用することで,応答精度を向上させるシステムの能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.084641080360207
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a novel system that integrates state-of-the-art, domain-specific large language models with advanced information retrieval techniques to deliver comprehensive and context-aware responses. Our approach facilitates seamless interaction among diverse components, enabling cross-validation of outputs to produce accurate, high-quality responses enriched with relevant data, images, tables, and other modalities. We demonstrate the system's capability to enhance response precision by leveraging a robust question-answering model, significantly improving the quality of dialogue generation. The system provides an accessible platform for real-time, high-fidelity interactions, allowing users to benefit from efficient human-computer interaction, precise retrieval, and simultaneous access to a wide range of literature and data. This dramatically improves the research efficiency of professionals in the biomedical and pharmaceutical domains and facilitates faster, more informed decision-making throughout the R\&D process. Furthermore, the system proposed in this paper is available at https://synapse-chat.patsnap.com.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、最先端のドメイン固有言語モデルと高度な情報検索技術を統合し、包括的でコンテキスト対応の応答を提供する新しいシステムを提案する。 提案手法は多様なコンポーネント間のシームレスな相互作用を促進し,出力のクロスバリデーションにより,関連するデータや画像,テーブル,その他のモダリティに富んだ,高精度で高品質な応答を生成できる。 頑健な質問応答モデルを活用することで応答精度を向上させるシステムの性能を実証し,対話生成の質を著しく向上させる。 このシステムは、リアルタイムで高忠実なインタラクションのためのアクセス可能なプラットフォームを提供しており、ユーザーは効率的な人間とコンピュータのインタラクション、正確な検索、幅広い文献やデータへの同時アクセスの恩恵を受けることができる。 これにより、生物医学・薬学分野の専門職の研究効率が劇的に向上し、R&Dプロセス全体を通してより速く、より知的な意思決定を促進する。 さらに,本論文で提案したシステムはhttps://synapse-chat.patsnap.comで公開されている。

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