Bioinfo-Bench：用于评估大型语言模型生物信息学技能的简单基准框架

该文档介绍了一种名为BIOINFO-BENCH的新型基准框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在生物信息学领域的能力。以下是对该文档的详细总结：

1. 引言

传统的自然语言处理（NLP）基准主要用于评估特定且相对简单的能力。然而，随着大型语言模型（LLMs）新能力的出现，评估的重点转向了更复杂的技能。生物信息学作为一个将生物学与计算科学结合的领域，面临着对LLMs进行评估的需求。BIOINFO-BENCH旨在填补这一空白，通过系统地从知识获取、知识分析和知识应用三个角度收集数据，全面评估LLMs在生物信息学中的表现。

2. 方法

BIOINFO-BENCH框架包括200个问题，涵盖多项选择、序列验证和分析问题解决任务。这些问题利用了特定于生物信息学的机器学习技术。实验结果表明，LLMs在回答问题时主要依赖于其从预训练语料中获得的记忆能力。然而，它们在处理需要专业推理和分析的问题时表现出明显的局限性。

2.1 数据收集

数据收集是生物信息学与LLMs合作的关键方面之一。随着高通量技术的不断进步，生物数据的生成速度前所未有。LLMs具备自然语言处理能力和机器学习算法，能够高效处理和解释大量数据，帮助研究人员从复杂的生物信息中提取有意义的见解。

2.2 合作

将LLMs整合到生物信息学中促进了不同领域专家之间的有效沟通和协作。通过使研究人员能够用计算科学家可以理解的语言表达复杂的生物概念，LLMs弥合了领域特定知识与计算方法之间的差距。这种跨学科的合作促进了创新，加速了生物信息学及相关计算学科的科学发现。

3. 结果与讨论

实验结果表明，LLMs在知识获取方面表现出色，主要依赖于其训练数据来保留信息。然而，它们在解决实际专业问题和进行细致的知识推理方面的能力仍然有限。当前基准的规模需要进一步扩大，所选问题的复杂性和难度也带来了挑战。未来将对问题选择进行深入分析，以实现最佳评估结果。

4. 未来展望

BIOINFO-BENCH计划在未来系统地处理与生物信息学需求相关的任务。目标是创建一个基于实际任务的评估框架，以多项选择题作为补充元素。将允许模型使用额外的工具，如代码集成器和工具生成器。此外，将不断丰富问题集合，并从教育角度增强评估框架。适时将引入专门为视觉模态量身定制的评估基准，以全面评估具有视觉感知能力的LLMs在生物信息学中的能力。

5. 结论

本文介绍了一种新颖且简单的框架，用于评估LLMs在生物信息学中的能力。目标是检验这些LLMs是否能够有效地协助生物信息学专家。实验结果表明，LLMs在回答问题时主要依赖于其从预训练语料中获得的记忆能力。然而，它们在处理需要专业推理和分析的问题时表现出明显的局限性。因此，计划对这些复杂问题进行进一步分析和深入探索，同时不断更新项目。我们的项目将保持开源，确保学术界的可访问性和透明性。

术语解释

• 大型语言模型（LLMs）：指的是通过大量文本数据训练的深度学习模型，能够理解和生成自然语言。
• 生物信息学：是一个结合生物学和信息技术的学科，主要任务是获取、分析和解释生物数据，特别是在基因组学和分子生物学的背景下。
• 高通量技术：指的是能够同时分析大量生物样本的技术，常用于基因组测序和蛋白质组学研究。

通过BIOINFO-BENCH，研究人员可以更好地评估LLMs在生物信息学中的知识和技能掌握程度，指导开发者理解模型在该领域的能力，并推动LLMs更好地帮助生物信息学研究人员。