# 生物医学

Evo 2は、NVIDIAが開発したAI基盤モデルで、深層学習技術を用いて生体分子の遺伝暗号を解読することを目的としています。NVIDIA DGX Cloudプラットフォームを基盤として開発され、大規模なゲノムデータを処理でき、生物医学研究に強力なツールを提供します。Evo 2の主な利点は、最大100万トークンの遺伝子配列を処理できるため、ゲノムの複雑性をより包括的に理解できることです。このモデルは、疾患診断、医薬品開発、遺伝子編集など、生物医学分野での幅広い応用が期待されています。Evo 2の開発はArc研究所とスタンフォード大学によって支援されており、生物医学研究の革新と飛躍的な進歩を目指しています。

AI共同研究者は、Googleの研究チームが開発したマルチエージェントAIシステムであり、人工知能技術を用いて科学研究を支援することを目的としています。Gemini 2.0を基盤として構築されており、科学的方法の推論プロセスを模倣し、新たな研究仮説と実験計画を生成できます。マルチエージェントの協調を通じて、生成、熟考、ランキング、進化などの様々なメカニズムを用いて、出力結果を継続的に最適化します。AI共同研究者の主な利点としては、新規な科学仮説の効率的な生成、強力な学際的知識統合能力、そして科学者との協調能力が挙げられます。本システムは現在研究段階にあり、世界トップレベルの研究機関との連携を通じて、生物医学分野などにおける応用可能性を実証しています。

UltraMedicalプロジェクトは、生物医学分野の専門汎用モデルの開発を目指しています。これらのモデルは、試験、臨床場面、研究課題に関する質問に答えることを目的としており、幅広い一般知識を備え、分野横断的な問題にも効果的に対処できるように設計されています。監督微調整（SFT）、直接選好最適化（DPO）、オッズ比選好最適化（ORPO）などの高度なアライメント技術を用いて、大規模言語モデルをUltraMedicalデータセットで訓練し、生物医学コミュニティのニーズに効果的に対応できる強力かつ多機能なモデルを作成します。

Llama-3[8B] Meditron V1.0は、生物医学分野向けに設計された8億パラメーターの大規模言語モデル（LLM）です。MetaがLlama-3を公開してから24時間以内にファインチューニングが完了しました。このモデルは、MedQAやMedMCQAなどの標準ベンチマークテストにおいて、同規模のパラメーターを持つ既存のオープンモデルをすべて上回り、700億パラメーターレベルの医学分野における最先端のオープンモデルであるLlama-2[70B]-Meditronの性能に匹敵する結果を示しました。この研究は、オープンな基礎モデルの革新的な可能性を示しており、資源の少ない地域におけるこの技術への公平なアクセスを確保するためのより大きな取り組みの一環です。

OpenBioLLM-8Bは、Saama AI Labsが開発した、生物医学分野向けに設計された高度なオープンソース言語モデルです。大量の高品質な生物医学データで微調整されており、専門分野特有の正確性と流暢性を備えたテキストを理解および生成できます。生物医学ベンチマークテストでは、同規模の他のオープンソース生物医学言語モデルを上回り、GPT-3.5やMeditron-70Bなどのより大規模な独自およびオープンソースモデルと比較しても優れた結果を示しています。

OpenBioLLM-70Bは、Saama AI Labsが開発した、生物医学分野向けに設計された最先端のオープンソース言語モデルです。このモデルは、高品質の生物医学データを用いて微調整されており、専門分野特有の正確性と流暢性を備えたテキストを理解および生成できます。生物医学ベンチマークテストにおいて、同規模の他のオープンソース生物医学言語モデルを上回る優れた性能を示しており、GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1、Med-PaLM-2などのより大規模な独自開発およびオープンソースモデルとの比較においても、優れた結果を示しています。

BioMedLMは、スタンフォード大学とDataBricksチームが共同開発した、2.7億パラメーターを持つGPTスタイルの生物医学言語モデルです。生物医学分野の専門知識を用いてトレーニングされており、医学や生物学に関する複雑な質問に効果的に回答できます。単一のA100 GPUで容易に微調整でき、ノートパソコン上でも推論を実行可能です。MedMCQAで57.3％、MMLU医学遺伝学試験で69.0％のスコアを達成しています。主な機能には、生物医学Q&Aシステム、患者相談への回答、文献検索と要約、データプライバシーとオンプレミス展開、モデルトレーニングデータの完全な記録などが含まれます。BioMedLMはHugging Face Hubで公開されており、誰でもモデルをダウンロードして微調整できます。