无缝集成知识图谱，开源Python框架BioChatter降低LLM生物医学使用门槛

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将  ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑丨coisini 大型语言模型（LLMs）已经改变了人们的工作方式，从支持内容创作、编程到改进搜索引擎等。然而，LLMs 在透明度、可重复性和定制化方面的不足仍然是一个挑战，限制了它们在生物医学研究中的广泛应用。 对生物医学研究人员来说，针对特定研究问题优化 LLMs 可能是一项艰巨的任务，因为这需要编程技能和机器学习专业知识。这些障碍减少了许多研究任务中 LLMs 的采用。 为了克服这些限制，最近海德堡大学、欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）等机构发表在《Nature Biotechnology》杂志上的一项新研究提出了 BioChatter。BioChatter 旨在通过提供一个开放、透明的 开源 Python 框架， 来降低生物医学研究人员使用 LLMs 的门槛。该框架可以适应不同的研究需求，将帮助科学家专注于他们的 ………………………………