「OpenAI Codex」、生物学推論モデル「GPT-Rosalind」に対応 論文横断の証拠評価や実験計画へ
- OpenAIが、生物学の推論を強くしたモデル「GPT-Rosalind」を発表しました。
- APIと「OpenAI Codex」の両方から使えます。
- 論文や実験結果をまたいで分析を進めたい研究者が対象です。
OpenAIが、生物学の推論を強くしたモデル「GPT-Rosalind」を発表しました。APIと「OpenAI Codex」の両方から使えます。
想定しているのは研究の分析作業です。複数の論文と実験結果に散らばった発見をつなぎ合わせ、一つの流れとして読み解けます。
狙いを定めた生物学上のターゲットについては、根拠がどれだけ強いかを比べられます。材料を並べるだけでなく、重みを付けるところまで担います。
分析を最後まで進め、次に何を検証するかの計画づくりにも使えます。研究が止まりやすい、次の一手を決める場面までを範囲に入れています。
論文を読み込み、実験結果を突き合わせている人なら、この一連の作業を同じモデルの上で進められます。
つまり、生物の研究で「この仮説はどこまで確からしいか」を一緒に考えてくれる相手が増えた、という話です。論文をまとめて要点を並べるところで終わらず、どの証拠が重いかを見比べて、次はこの実験を試してはどうか、というところまで付き合ってくれます。研究室に、文献を全部読んでいる助手が一人加わるようなイメージです。
名前でちょっと驚きました。生物学向けのモデルに、ロザリンド・フランクリンを思わせる名前。用途を名前で宣言してきたのだと思います。
引っかかったのは、提供先にAPIと並んで「OpenAI Codex」が入っていること。コードを書かせる道具という印象が強い場所に、生物学の推論を持ち込んできました。解析コードも実験データの整理も同じ画面で回す研究者を見ているのかもしれません。
用途の書き方も特徴的でした。論文の要約ではなく、証拠の重さを比べて次に試すことを決めるところまで寄せています。研究のいちばん人間くさい部分に手を伸ばした形で、ここが実際どこまで使えるかが評価の分かれ目になると思います。
分野を名前に埋め込んだモデルが、これから増えていきそうです。次は化学か、材料か。OpenAIのAPI向けの発表で、どの分野名が並ぶかを見ておきたいです。
論文と実験データを行き来しながら研究を進めている人は、証拠の重みづけから次の実験計画までを同じモデルに任せられるようになります。
