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 że 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, że 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 że obecnie 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.
