达尔文——生物医疗科学领域大模型腾讯云开发者社区

生物系统和生物过程非常复杂，包含大量的相互作用和调控机制，理解和解析这些复杂性是一项巨大的挑战。举例来说，单单一个人类，体内的生物信息就非常复杂：

生物领域产生的数据呈爆炸性增长，包括基因组数据、表型数据、蛋白质数据等，这些数据的规模和复杂性使得传统方法难以有效处理和分析。

生物科学领域存在大量的碎片化知识，散布在各种文献、数据库和研究中，整合和理解这些知识是一项困难的任务。

在“海量、中英文、高质量、通用开源”数据，以及专业上进行预训练，即续写（预测下一个词）。再次基础上，RDDC 的各类生物医学数据（如 临床与生物文本、DNA序列、基因表达。蛋白质等等）也用于“达尔文”大模型（通用开源数据以外）进一步的预训练，赋予“达尔文”大模型在生物医疗领域比一般通用大模型具备更有竞争力的表现

RLHF 是指"Reinforcement Learning from Human Feedback"，即从人类反馈中进行强化学习。它是一种强化学习方法，通过与人类交互来训练智能体，并从人类提供的反馈中进行学习和改进。RLHF 的目标是利用人类的专业知识或经验来加速强化学习过程，尤其是在环境动态或奖励函数复杂的情况下。它可以通过人类提供的示例轨迹、偏好或评估来引导智能体的学习过程。背靠赛业，数百名生物领域的专业研究员为我们达尔文提供专业知识和经验，来训练反馈模型，以指导“达尔文”大模型的强化学习

大语言模型的兴起，带动当下最热门的研究方向之一就是：基于大语言模型（如 GPT4）的AI代理（如 AutoGPT、AgentGPT）。AI代理能够通过自动循环来执行任务。它能够自主决策并调用外部应用工具、模型接口等来完成各种任务（如 查询天气、搜索引擎、计算器、天气、模型库（语音识别模型）等等），并通过循环评估策略实时评估目标当前的达成程度。AI代理技术 能够处理更为复杂的任务。展示了真正的AGI（通用人工智能） 的雏形，即：一个可以自我完善、具备完成各种任务能力的AI达尔文大模型 指令微调（instruction tuning）训练，除了进行常规的指令（如问答、摘要等），我们基于赛业生物在多年在生物领域技术的沉淀，构造了更丰富的生物垂类领域指令进行训练。使其拥有决策与调用各类生物信息AI工具能力，实现生物领域的通用人工智能：

在这里，我们还要非常感谢我们的合作伙伴——字节跳动火山引擎。就在前些天，6月28日，在2023火山引擎V-Tech体验创新科技峰会上，火山引擎发布大模型服务平台“火山方舟”。“火山方舟” 包含模型广场、模型体验、模型训练推荐以及模型应用的功能，其使命是加速大模型和大算力的应用落地，加快大模型在各行业发挥商业价值。赛灵力和字节跳动火山引擎深度合作，得到大模型服务平台“火山方舟”的强劲GPU算力支持，加速了“达尔文”大模型的训练学习。带给大家一个好消息，“达尔文”大模型将入驻火山引擎大模型生态，上架至“火山方舟”的模型广场，补全火山引擎大模型生态的生物医疗领域，并供大家使用与反馈。