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llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
法学硕士CM 2024/2025-064
请将填妥的文件装入密封的信封中，信封上清楚标明“说明和询价编号”，并在上述截止日期和时间之前投入位于莱克瓦地方市政当局主楼档案室的投标箱中。不接受传真、电子邮件和/或逾期提交。询价有效期为 30 天。所有问询均应发送至下述相关人员。所有与行政管理有关的问询均应发送至供应链管理办公室的 M Masuku 先生，电话：072 327 0891，电子邮件：mmasuku@lekwalm.gov.za 注：莱克瓦地方市政当局不承诺接受最低价或任何询价，并保留全部或部分接受任何询价的权利。询价文件还将根据所需文件、经验、能力和推荐信进行评估。如果您在有效期过后没有收到我们的回复，请接受您的询价未成功。请注意，市政当局要求所有供应商必须在市政当局的 CSD 和数据库中注册，因此所有未在数据库系统上注册的投标人必须确保他们的投标附有数据库表格。………………………………… MR MJ LAMOLA 市政经理 通知号：2025 年 1 月 21 日
利用大型语言模型（LLM）进行决策情报进步
Langchain是一个针对由语言模型驱动的制作应用程序量身定制的动态框架。iv，它使应用程序具有上下文感知，并在语言模型和上下文源之间建立连接，例如及时说明，示例输入或其他内容以进行接地响应。此外，Langchain可以推理，允许语言模型根据上下文推断最佳答案并做出明智的决策。Langchain具有模块化组件，可为各种应用程序和搁置链提供一系列实现，从而提供结构化框架，以完成特定的高级任务。这种组合简化了项目的启动和复杂的应用程序的自定义，从而增强了Langchain的适应性。