Large Language Models as Biomedical Hypothesis Generators: A Comprehensive Evaluation
作者: Biqing Qi, Kaiyan Zhang, Kai Tian, Haoxiang Li, Zhang-Ren Chen, Sihang Zeng, Ermo Hua, Hu Jinfang, Bowen Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-12 (更新: 2024-07-15)
备注: Accepted to COLM 2024. This is an extended version of the paper at arXiv:2311.05965
💡 一句话要点
提出基于LLM的生物医学假设生成框架，并进行全面评估与分析。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 生物医学 假设生成 知识发现 多智能体 工具使用 零样本学习
📋 核心要点
- 生物医学知识爆炸式增长，传统方法难以高效提取信息并生成新假设。
- 利用大型语言模型（LLM）生成生物医学假设，并设计评估框架。
- 实验表明LLM能生成新颖且验证过的假设，多智能体交互能提升零样本性能。
📝 摘要（中文）
生物医学知识的快速增长超越了我们有效提取见解和生成新假设的能力。大型语言模型（LLM）已成为一种有前景的工具，可以彻底改变知识交互并可能加速生物医学发现。本文对LLM作为生物医学假设生成器的能力进行了全面评估。我们构建了一个来自生物医学文献的背景-假设对数据集，并根据发表日期将其仔细划分为训练集、已见测试集和未见测试集，以减轻数据污染。我们使用此数据集评估了顶级指令模型在零样本、少样本和微调设置下的假设生成能力。为了加强对不确定性的探索（科学发现的一个关键方面），我们将工具使用和多智能体交互纳入我们的评估框架。此外，我们提出了四个基于广泛文献综述的新颖指标来评估生成假设的质量，同时考虑了基于LLM和人类的评估。我们的实验得出了两个关键发现：1）即使在训练期间未见过的文献上进行测试，LLM也可以生成新颖且经过验证的假设；2）通过多智能体交互和工具使用增加不确定性可以促进多样化的候选生成并提高零样本假设生成性能。然而，我们还观察到，通过少样本学习和工具使用整合额外知识可能并不总是带来性能提升，这突显了需要仔细考虑所纳入的外部知识的类型和范围。这些发现强调了LLM作为生物医学假设生成中的强大辅助工具的潜力，并为指导该领域的进一步研究提供了宝贵的见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生物医学领域中，由于知识量庞大且增长迅速，研究人员难以高效地从文献中提取信息并生成新的、有价值的科学假设的问题。现有方法依赖于人工阅读和分析，效率低下且容易遗漏关键信息。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言处理能力，将其作为生物医学假设生成器。通过训练LLM理解生物医学文献中的背景知识，并生成与之相关的潜在假设，从而辅助研究人员进行科学发现。论文还探索了通过引入不确定性（例如多智能体交互和工具使用）来提高假设生成的多样性和质量。
技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 构建生物医学背景-假设对数据集，并进行严格的数据划分以避免数据污染；2) 选择并配置多个顶级指令LLM，包括零样本、少样本和微调设置；3) 设计评估指标，包括基于LLM和人工评估的指标，以全面评估生成假设的质量；4) 引入多智能体交互和工具使用，探索不确定性对假设生成的影响。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 将LLM应用于生物医学假设生成，探索了LLM在科学发现中的潜力；2) 构建了高质量的生物医学背景-假设对数据集，并进行了严格的数据划分，保证了评估的可靠性；3) 提出了新的评估指标，综合考虑了LLM和人工评估，更全面地评估了生成假设的质量；4) 探索了多智能体交互和工具使用对假设生成的影响，为提高LLM的假设生成能力提供了新的思路。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，包括背景知识和对应假设的收集，以及按照发表日期划分训练集、已见测试集和未见测试集；2) 评估指标的设计，包括基于LLM的指标（例如相关性、新颖性）和基于人工评估的指标（例如正确性、重要性）；3) 多智能体交互的设计，例如让不同的LLM扮演不同的角色（例如专家、评论员），共同生成和评估假设；4) 工具使用的设计，例如让LLM使用外部知识库或搜索引擎来获取更多信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM即使在未见过的文献上也能生成新颖且经过验证的假设。通过多智能体交互和工具使用，零样本假设生成性能得到提升。然而，少样本学习和工具使用并非总是带来性能提升，表明需要谨慎选择和整合外部知识。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于生物医学研究领域，辅助研究人员快速生成和验证新的科学假设，加速药物发现、疾病诊断和治疗方案的开发。此外，该方法还可以推广到其他科学领域，例如化学、材料科学等，促进跨学科的知识发现和创新。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of biomedical knowledge has outpaced our ability to efficiently extract insights and generate novel hypotheses. Large language models (LLMs) have emerged as a promising tool to revolutionize knowledge interaction and potentially accelerate biomedical discovery. In this paper, we present a comprehensive evaluation of LLMs as biomedical hypothesis generators. We construct a dataset of background-hypothesis pairs from biomedical literature, carefully partitioned into training, seen, and unseen test sets based on publication date to mitigate data contamination. Using this dataset, we assess the hypothesis generation capabilities of top-tier instructed models in zero-shot, few-shot, and fine-tuning settings. To enhance the exploration of uncertainty, a crucial aspect of scientific discovery, we incorporate tool use and multi-agent interactions in our evaluation framework. Furthermore, we propose four novel metrics grounded in extensive literature review to evaluate the quality of generated hypotheses, considering both LLM-based and human assessments. Our experiments yield two key findings: 1) LLMs can generate novel and validated hypotheses, even when tested on literature unseen during training, and 2) Increasing uncertainty through multi-agent interactions and tool use can facilitate diverse candidate generation and improve zero-shot hypothesis generation performance. However, we also observe that the integration of additional knowledge through few-shot learning and tool use may not always lead to performance gains, highlighting the need for careful consideration of the type and scope of external knowledge incorporated. These findings underscore the potential of LLMs as powerful aids in biomedical hypothesis generation and provide valuable insights to guide further research in this area.