科研黨狂喜！AI預(yù)測神經(jīng)學(xué)研究結(jié)論超過人類專家水平 | Nature子刊

奇月 2024-11-29 14:37:14 來源：量子位

奇月 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

LLM可以比科學(xué)家更準(zhǔn)確地預(yù)測神經(jīng)學(xué)的研究結(jié)果！

最近，來自倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、牛津大學(xué)等機構(gòu)的團(tuán)隊發(fā)布了一個神經(jīng)學(xué)專用基準(zhǔn)BrainBench，登上了Nature子刊《自然人類行為（Nature human behavior）》。

結(jié)果顯示，經(jīng)過該基準(zhǔn)訓(xùn)練的LLM在預(yù)測神經(jīng)科學(xué)結(jié)果的準(zhǔn)確度方面高達(dá)81.4%，遠(yuǎn)超人類專家的63%。

在神經(jīng)學(xué)常見的5個子領(lǐng)域：行為/認(rèn)知、細(xì)胞/分子、系統(tǒng)/回路、神經(jīng)疾病的神經(jīng)生物學(xué)以及發(fā)育/塑性和修復(fù)中，LLM的表現(xiàn)也都全方位超過了人類專家。

更重要的是，這些模型被證實對于數(shù)據(jù)沒有明顯的記憶。

也就是說，它們已經(jīng)掌握了一般科研的普遍模式，可以做更多的前瞻性（Forward-looking）預(yù)測、預(yù)測未知的事物。

這立馬引發(fā)科研圈的圍觀。

多位教授和博士后博士后也表示，以后就可以讓LLM幫忙判斷更多研究的可行性了，nice！

LLM預(yù)測能力全面超越人類專家

讓我們先來看看論文的幾個重要結(jié)論：

總體結(jié)果：LLMs在BrainBench上的平均準(zhǔn)確率為81.4%，而人類專家的平均準(zhǔn)確率63.4%。LLMs的表現(xiàn)顯著優(yōu)于人類專家

子領(lǐng)域表現(xiàn)：在神經(jīng)科學(xué)的幾個重要的子領(lǐng)域：行為/認(rèn)知、細(xì)胞/分子、系統(tǒng)/回路、神經(jīng)疾病的神經(jīng)生物學(xué)以及發(fā)育/塑性和修復(fù)中，LLMs在每個子領(lǐng)域的表現(xiàn)均優(yōu)于人類專家，特別是在行為認(rèn)知和系統(tǒng)/回路領(lǐng)域。

模型對比：較小的模型如Llama2-7B和Mistral-7B與較大的模型表現(xiàn)相當(dāng)，而聊天或指令優(yōu)化模型的表現(xiàn)不如其基礎(chǔ)模型。

人類專家的表現(xiàn)：大多數(shù)人類專家是博士學(xué)生、博士后研究員或教職員工。當(dāng)限制人類響應(yīng)為自我報告專業(yè)知識的最高20%時，準(zhǔn)確率上升到66.2%，但仍低于LLMS。

置信度校準(zhǔn)：LLMs和人類專家的置信度都校準(zhǔn)良好，高置信度的預(yù)測更有可能是正確的。

記憶評估：沒有跡象表明LLMs記憶了BrainBench項目。使用zlib壓縮率和困惑度比率的分析表明，LLMs學(xué)習(xí)的是廣泛的科學(xué)模式，而不是記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

全新神經(jīng)學(xué)基準(zhǔn)

本論文的一個重要貢獻(xiàn)，就是提出了一個前瞻性的基準(zhǔn)測試BrainBench，可以專門用于評估LLM在預(yù)測神經(jīng)科學(xué)結(jié)果方面的能力。

那么，具體是怎么做到的呢？

數(shù)據(jù)收集

首先，團(tuán)隊利用PubMed獲取了2002年至2022年間332807篇神經(jīng)科學(xué)研究相關(guān)的摘要，從PubMed Central Open Access Subset（PMC OAS）中提取了123085篇全文文章，總計13億個tokens。

評估LLM和人類專家

其次，在上面收集的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，團(tuán)隊為BrainBench創(chuàng)建了測試用例，主要通過修改論文摘要來實現(xiàn)。

具體來說，每個測試用例包括兩個版本的摘要：一個是原始版本，另一個是經(jīng)過修改的版本。修改后的摘要會顯著改變研究結(jié)果，但保持整體連貫性。

測試者的任務(wù)是選擇哪個版本包含實際的研究結(jié)果。

團(tuán)隊使用Eleuther Al Language Model EvaluationHaress框架，讓LLM在兩個版本的摘要之間進(jìn)行選擇，通過困惑度（perplexity）來衡量其偏好。困惑度越低，表示模型越喜歡該摘要。

對人類專家行為的評估也是在相同測試用例上進(jìn)行選擇，他們還需要提供自信度和專業(yè)知識評分。最終參與實驗的神經(jīng)科學(xué)專家有171名。

實驗使用的LLM是經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的Mistral-7B-v0.1模型。通過LoRA技術(shù)進(jìn)行微調(diào)后，準(zhǔn)確度還能再增加3%。

評估LLM是否純記憶

為了衡量LLM是否掌握了思維邏輯，團(tuán)隊還使用zlib壓縮率和困惑度比率來評估LLMs是否記憶了訓(xùn)練數(shù)據(jù)。公式如下：

其中，ZLIB（X）表示文本X的zlib壓縮率，PPL（X）表示文本X的困惑度。

部分研究者認(rèn)為只能當(dāng)作輔助

這篇論文向我們展示了神經(jīng)科學(xué)研究的一個新方向，或許未來在前期探索的時候，神經(jīng)學(xué)專家都可以借助LLM的力量進(jìn)行初步的科研想法篩選，剔除一些在方法、背景信息等方面存在明顯問題的計劃等。

但同時也有很多研究者對LLM的這個用法表示了質(zhì)疑。

有人認(rèn)為實驗才是科研最重要的部分，任何預(yù)測都沒什么必要：

還有研究者認(rèn)為科研的重點可能在于精確的解釋。

此外，也有網(wǎng)友指出實驗中的測試方法只考慮到了簡單的AB假設(shè)檢驗，真實研究中還有很多涉及到平均值/方差的情況。

整體來看，這個研究對于神經(jīng)學(xué)科研工作的發(fā)展還是非常有啟發(fā)意義的，未來也有可能擴(kuò)展到更多的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。

研究人員們怎么看呢？

參考鏈接：
[1]https://www.nature.com/articles/s41562-024-02046-9#author-information
[2]https://github.com/braingpt-lovelab/BrainBench