机构名称：
¥ 1.0
AI在科学领域的能力跨越了广泛的范围，从原子水平（在该量子水平）求解量子系统的部分微分方程到分子水平，预测化学或蛋白质结构，甚至扩展到社会预测，例如尤其疾病暴发。大型语言模型（LLMS）的最新进展，由诸如Chatgpt之类的模型进行了扩展，显示了涉及自然语言的任务，例如翻译语言，构建聊天机器人和回答问题。当我们考虑科学数据时，我们会注意到序列的自然语言与自然语言的相似之处 - 序列的科学文献和健康记录，以文本为单位，序列中的生物词数据或诸如大脑信号之类的传感器数据。出现的问题是：我们可以利用这些最近的LLM的潜力推动科学进步吗？在本教程中，我们将规定大型语言模型在三个至关重要的科学数据类别中的应用：1）文本数据，2）生物医学序列和3）脑信号。此外，我们将在科学研究中深入研究LLMS的挑战，包括确保信任度，实现个性化和适应多模式数据表示。
AI在大型语言模型时代的科学
主要关键词
相关文件推荐
