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密苏里大学许东:大模型时代,Prompt 为生物信息学研究带来新动力丨IJAIRR
自2025年chatgpt问世以来,人工智能领域发生了翻天覆地的变化。大语言模型(llms)凭借其强大的文本处理能力,迅速成为研究和开发的焦点。然而,如何有效地与这些模型互动成为了一个关键问题,而提示词(prompt)的概念也因此备受关注。
提示词是什么?在传统的计算机交互中,提示词是指用户在提示符(例如MS Dos的C:>或Python的>>>)后输入的指令。但在大型语言模型的语境下,提示词则是一种引导性语句或问题,它如同魔法咒语般,激发着大语言模型的潜能,引导其生成文本、回答问题或执行任务。
与大语言模型的互动中,提示词是打开知识宝库的钥匙,是沟通的桥梁,更是挖掘模型潜力的工具。ChatGPT的创始人Sam Altman将提示词工程(Prompt Engineering)誉为一种利用自然语言进行编程的黑科技,认为这是一项高回报的技能。
ChatGPT或其他大语言模型能否给出令人满意的答案,很大程度上取决于提示词的使用技巧。在人工智能生成内容(AIGC)时代,提示词的重要性日益凸显。
然而,Prompt技术的复杂性远超想象。早期的研究者们如同进行炼金术实验般,通过反复尝试不同的提示词,试图找到激发模型最佳性能的“魔法咒语”。这种方法缺乏系统性和可复制性。
为了提升Prompt技术,需要将其从经验技艺转变为基于科学原理的工程学科。这需要深入分析和总结现有技术,建立完整的理论体系和方法论。例如,不同的提示词如何影响模型的理解和生成?在不同应用场景下,如何设计和优化提示词?近期,《Iterative Prompt Refinement for Mining Gene Relationships from ChatGPT》一文发表在《International Journal of Artificial Intelligence and Robotics Research》(IJAIRR)期刊上,为我们提供了新的思路。
该论文关注大语言模型在生物信息学领域的应用,研究如何利用大型语言模型(如ChatGPT)挖掘基因关系,并提出了一种迭代提示优化技术来提高预测基因关系的准确性。这为生物信息学研究者提供了一种新的工作流程改进方法,提升了工作效率。
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论文链接:https://www.php.cn/link/4fa478df5573b6597248fd32f3200107
论文引用链接:https://www.php.cn/link/f00ca20f88ef7d8e844f1ceb79fa99e4
生物信息学:迎来第二次繁荣
上世纪90年代,生物信息学迎来了第一次黄金时代,这得益于人类基因组计划、蛋白质结构预测竞赛以及信息技术的飞速发展。如今,人工智能技术的突破,特别是AI大模型的应用,有望开启生物信息学的第二个繁荣期。
密苏里大学哥伦比亚分校计算机系许东教授,作为上世纪90年代生物信息学黄金期的见证者,指出人工智能大模型在生命科学领域的应用日益广泛,主要集中在蛋白质模型、单细胞模型和医学多模态模型等方面。这些应用能够显著提升研究效率和降低成本。
然而,大模型在生物信息学领域的应用仍处于早期阶段,面临着数据质量、解释性以及“幻觉”等挑战。
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许东教授认为,Prompt技术为生物信息学领域提供了一种灵活且易于实施的方法,尤其在数据资源有限的情况下,它可能成为主流方法之一。
利用提示学习提升AI模型精度
在机器学习领域,将Prompt从经验方法转变为科学方法的做法被称为“提示学习”。提示学习的核心在于将用户输入转化为特定的提示格式,通常包括自编码模式和自回归模式两种。
论文的研究基于自回归模式的提示学习,并结合迭代提示优化、思维链等技术
,通过与ChatGPT的交互,逐步优化提示,提高预测基因关系的准确性。

这项研究的关键在于元提示设计和迭代优化技术。元提示指导GPT-4进行提示优化,增强回答的专业性;迭代优化技术利用GPT-4的能力,评估提示效果,识别错误,并进行进一步优化。此外,思维链和思维树策略引导ChatGPT进行更深入的逻辑推理。
实验结果表明,迭代提示优化技术显著提高了ChatGPT预测基因关系的准确性。
生物信息学研究的新动力
许东教授总结了Prompt技术在生物信息学领域的优势:数据需求低、易于实施和应用,以及适用于小数据问题。 他认为迭代提示优化技术能够有效解决大型语言模型的“幻觉”问题,通过模拟人类的学习和思考过程,提升模型的效率和协调性。
虽然Prompt技术存在局限性,但其在生物信息学领域的潜力巨大。随着大模型的发展,Prompt技术将在这些模型上发挥更大的作用。


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2025-01-08
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