Resumen: los modelos de lenguaje grande (LLM) y los grandes modelos multimodales (LMM) han surgido como herramientas transformadoras en la investigación científica, sin embargo, su confiabilidad y contribuciones específicas a las aplicaciones biomédicas siguen siendo insuficientes. En este estudio, presentamos textbf {ar} tificial textbf {i} ntelligence Research Assistant para textbf {e} xpert-involucionada textbf {l} ganancias (ariel), un conjunto de datos multimodal diseñado para contactar y mejorar dos capacidades críticas de LLMS y lmms en biomedicidad: investigación de resumen biomodal: investigaciones de resumen igrayife e interpretación de dos complejos de complejo de complejos de complejos de complejos de complejos de complejos y lmms en la investigación biomética: la investigación de la investigación biomótica: la investigación de la investigación biomodal y la extensación de los complejos de la investigación. Figuras biomédicas. Para facilitar la evaluación rigurosa, creamos dos conjuntos de código abierto que comprenden artículos y figuras biomédicas con preguntas diseñadas. Sistemáticamente comparamos modelos de base de código abierto y cerrado, incorporando evaluaciones humanas impulsadas por expertos realizadas por expertos a nivel de doctorado. Además, mejoramos el rendimiento del modelo a través de estrategias de ingeniería rápida y ajuste de fino para resumir los trabajos de investigación, y aplicamos escala computacional de tiempo de prueba para mejorar las capacidades de razonamiento de los LMM, logrando una precisión superior en comparación con las correcciones de expertos humanos. También exploramos el potencial de usar agentes LMM para generar hipótesis científicas a partir de diversas entradas multimodales. En general, nuestros resultados delinean fortalezas claras y destacan limitaciones significativas de los modelos de base actuales, proporcionando ideas procesables y guiando avances futuros en la implementación de un lenguaje a gran escala y modelos multimodales dentro de la investigación biomédica.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 8 de mayo de 2025.
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