引言：大語言模型在生物醫學領域的機遇與挑戰

近年來，大語言模型(LLMs)在各個領域都展現出了革命性的潛力，生物醫學研究也不例外。然而，當ChatGPT被問及大語言模型在生物研究中的局限性時，它給出了一個相當全面的清單：缺乏特定領域知識、上下文理解能力有限、無法獲取最新信息，以及可解釋性和可解釋性不足 。

盡管存在這些局限性，我們必須承認，LLM確實能夠對生物和生物醫學研究產生變革性影響。畢竟，這些模型已經在基于生物序列數據的任務中取得了成功應用，如蛋白質結構預測，并且可能擴展到更廣泛的生物化學語言領域 。

化學語言模型(CLMs)等專業化LLM在傳統小分子藥物以及抗體的藥物發現過程中具有超越傳統方法的潛力。更廣泛地說，使用大規模預訓練語言模型從大量未標注的生物醫學數據中提取價值存在巨大機遇 。

預訓練：生物特定LLM發展的關鍵

預訓練無疑是開發生物領域特定LLM的關鍵。研究表明，像生物醫學這樣擁有大量未標注文本的領域，最能從特定領域預訓練中受益，而不是從通用領域語言模型開始 。

僅在特定領域詞匯上預訓練的生物醫學語言模型覆蓋了更廣泛的應用范圍，更重要的是，它們在性能上大大超過了目前可用的生物醫學NLP工具 。

然而，基于transformer的LLM存在一個更大的可解釋性和可解釋性問題 。

LLM黑盒問題的深度剖析

自然語言處理(NLP)模型的發展傳統上根植于本質上可解釋的白盒技術。然而，此后的演進轉向了更復雜和先進的黑盒技術，這些技術無疑促進了最先進的性能表現，但也模糊了可解釋性 。

為了理解LLM中可解釋性挑戰的巨大規模，我們可以參考OpenAI今年早些時候發表的《Language models can explain neurons in language models》論文，該論文開篇即指出："語言模型變得更加強大，部署更加廣泛，但我們不理解它們是如何工作的。" 

為了完全理解LLM，需要分析數百萬個神經元，該論文提出了一種自動化可解釋性的方法，以便能夠擴展到語言模型中的所有神經元。然而，問題在于"神經元可能無法解釋" 。

因此，即使在可解釋LLM的工作仍在繼續的情況下，生命科學行業需要一個更直接的解決方案來利用LLM的力量，同時減輕可解釋性和可解釋性等問題。而知識圖譜可能就是這個解決方案 。

利用知識圖譜增強生物NLP的可解釋性

對LLM的一個批評是，它們基于"詞序列的統計可能延續"生成的預測未能捕捉到科學知識創造核心的關系功能。這些關系功能對于有效的生命科學研究至關重要 。

生物醫學數據來源于不同層次的生物組織，使用不同的技術和模式，分散在多個非標準化數據存儲庫中。研究人員需要連接所有這些點，跨越不同的數據類型、格式和來源，并理解它們之間的關系/動態，以獲得有意義的見解 。

知識圖譜(KGs)已成為生命科學技術基礎設施的關鍵組成部分，因為它們幫助映射數百萬不同數據點之間的語義或功能關系 。

知識圖譜使用NLP創建一個語義網絡，該網絡根據系統中所有對象之間的關系來可視化這些對象。基于本體匹配的語義數據集成有助于將不同的結構化/非結構化信息組織和鏈接到一個統一的、人類可讀的、計算可訪問的、可追蹤的知識圖譜中，該圖譜可以進一步查詢新的關系和更深層的見解 。

統一LLM與知識圖譜的創新框架

將這些不同的本體驅動和自然語言驅動系統相結合，創造了一種協同技術，既增強了每種系統的優勢，又解決了兩者的局限性。KG可以為LLM提供解決可解釋性問題所需的可追蹤事實知識 。

針對LLM和KG統一的路線圖提出了三種不同的框架 ：

1. KG增強的LLM

在這種框架中，來自KG的結構化可追蹤知識增強了LLM的知識感知和可解釋性。在預訓練階段納入KG有助于知識轉移，而在推理階段，它增強了LLM在訪問特定領域知識方面的性能 。

2. LLM增強的KG

LLM可以在兩種不同的上下文中使用——它們可以用于處理原始語料庫并提取關系和實體，為KG構建提供信息。同時，還可以處理KG中的文本語料庫以豐富表示 。

3. 協同LLM + KG

兩個系統統一到一個包含四層的通用框架中。第一層是數據層，處理文本和結構數據，可以擴展到包含多模態數據，如視頻、音頻和圖像。第二層是協同模型層，兩個系統的特征在此協同以增強能力和性能。第三層是技術層，將相關的LLM和KG集成到框架中。第四層是應用層，用于解決不同的實際應用 。

KG-LLM統一方法的顯著優勢

統一的KG-LLM方法為生物NLP提供了一個直接解決方案，以應對阻礙生命科學大規模部署的黑盒問題。結合特定領域的KG、本體和詞典可以在語義理解和可解釋性方面顯著增強LLM性能。同時，LLM也可以幫助用來自電子健康記錄、科學出版物等的真實世界數據豐富KG，從而擴大語義網絡的范圍和規模，增強生物醫學研究 。

BioStrand的實踐案例

BioStrand公司已經創建了一個綜合知識圖譜，整合了來自生物圈和其他數據源(如科學文獻)的超過6.6億個對象，通過超過250億個關系相互連接。此外，他們的LENS ai平臺由HYFT技術驅動，利用LLM的最新進展來彌合語法(多模態序列和結構數據)和語義(功能)之間的鴻溝 。

通過集成檢索增強生成(RAG)模型，BioStrand能夠利用LLM的推理能力，同時解決知識截止、幻覺和缺乏可解釋性等相關局限性。與封閉循環語言建模相比，這種增強方法產生了多重好處，包括清晰的來源和歸屬，以及隨著知識庫更新和擴展而獲得的最新上下文參考 。

技術實現與應用前景

在實際應用中，KG-LLM統一框架可以通過以下方式實現：

數據層面的集成

• 整合結構化和非結構化生物醫學數據 
• 支持多模態數據處理，包括文本、圖像、分子結構等
• 建立標準化的數據接口和格式

模型層面的協同

• 利用知識圖譜的結構化知識指導LLM訓練 
• 通過LLM的語言理解能力增強知識圖譜的語義表示
• 實現兩種技術的互補優勢

應用層面的創新

• 藥物發現和開發 
• 疾病機制研究
• 個性化醫療方案設計
• 科學文獻挖掘和知識發現

面臨的挑戰與解決方案

盡管KG-LLM統一框架展現出巨大潛力，但在實際應用中仍面臨一些挑戰：

數據質量與標準化

生物醫學數據來源多樣，質量參差不齊，需要建立統一的數據質量評估和標準化流程 。

模型可解釋性

雖然知識圖譜增強了可解釋性，但如何在復雜的生物系統中提供直觀、準確的解釋仍需進一步研究 。

計算資源與效率

大規模知識圖譜與復雜LLM的結合需要大量計算資源，如何優化效率是關鍵挑戰 。

未來發展趨勢與展望

KG-LLM統一框架在生物醫學領域的發展前景廣闊：

技術發展方向

• 更高效的知識圖譜構建和維護方法 
• 更強的多模態數據處理能力
• 實時知識更新和推理能力

應用擴展領域

• 精準醫療和個性化治療 
• 新藥研發的全流程支持
• 臨床決策支持系統
• 生物醫學教育和培訓

產業化前景

• 降低藥物研發成本和時間 
• 提高醫療診斷準確性
• 加速科學發現和知識轉化
• 推動生物醫學產業數字化轉型

結論與啟示

知識圖譜與大語言模型的統一為生物醫學研究帶來了前所未有的機遇。這種協同方法不僅解決了傳統LLM的黑盒問題，還為生命科學研究提供了更可靠、可解釋的智能工具 。

隨著技術的不斷進步和應用場景的擴展，KG-LLM統一框架有望成為推動生物醫學研究和產業發展的重要驅動力。對于專業人士、研究機構和投資者而言，及早布局這一技術領域，將為未來的競爭優勢奠定堅實基礎。