W zmieniającym się krajobrazie sztucznej inteligencji i nauk o języku, tematyka biologicznych modeli językowych pozostaje obszarem niewielko eksploatowanym. Choć takie podejście do modelowania językowego jest raczej niszowe, zyskało zainteresowanie naukowców dzięki swojemu unikalnemu podejściu, łączącemu biologię molekularną z AI. Mimo iż na konferencji ACL 2019 nie skupiano się na tej tematyce, warto zwrócić uwagę na potencjalne korzyści wynikające z integracji sekwencji białkowych i DNA w modelach językowych.
Biologiczne modele językowe a standardowe modele NLP
Konferencja ACL 2019 byłą wydarzeniem, podczas którego klasyczne modele językowe miały swój czas na scenie. Główne zainteresowanie skupiono na trudności w modelowaniu różnych języków oraz morfologii (więcej o językach trudno-modelowalnych można przeczytać tutaj). Warto jednak zaznaczyć, iż wciąż brakuje bezpośrednich informacji z 2023-2024 na temat zastosowań biologicznych modeli opartych na DNA i białkach.
Główne różnice i podobieństwa między podejściami biologicznymi i klasycznymi obejmują:
- Klasyczne modele bazują na dużych zbiorach tekstów, podczas gdy biologiczne tworzono w oparciu o sekwencje biomolekularne.
- Tradycyjne modele szeroko stosuje się w automatyzacji procesów czy wsparcia klienta, podczas gdy modele biologiczne są jeszcze w fazie eksperymentalnej.
- Modele oparte na DNA i białkach potencjalnie łączą różne dziedziny nauki, takie jak bioinformatyka czy neurobiologia.
Nowe kierunki badań – Retrieval Augmented Generation (RAG)
Alternatywnym kierunkiem rozwoju modeli językowych jest ich wsparcie przez architektury Retrieval Augmented Generation (RAG). Wyróżniają się one swoją efektywnością w aplikacjach komercyjnych AI, szczególnie w takich obszarach jak chatboty czy automatyzacja obsługi klienta. Cieszą się:
- Skuteczną integracją generowania języka z systemami wyszukiwania informacji.
- Możliwością adaptacji do różnych obszarów biznesowych.
- Stałym wzrostem popularności ze względu na praktyczne zastosowania.
Podsumowując, obszar badań nad biologicznymi modelami językowymi pozostaje polem pełnym wyzwań, ale także możliwości dla naukowców. Mimo iż w tej chwili większą uwagę skupia się na tradycyjnych modelach, takich jak RAG, przyszłość może przynieść nowe odkrycia i zastosowania modeli opartych na sekwencjach biomolekularnych. Śledź rozwijające się trendy w AI, odwiedzając nasz portal sztucznainteligencjablog.pl.
