프로페서 H의 메디톡

1차 원고 작성: 2024-09-22오늘은 "Prediction model for drug response of acute myeloid leukemia patients"라는 논문을 소개하고자 합니다. 이 연구는 급성 골수성 백혈병(AML) 환자의 약물 반응을 예측하기 위한 새로운 앙상블 기반 AI 모델인 MDREAM을 개발하고 검증했습니다. 출처: npj Precision Oncology (2023). https://doi.org/10.1038/s41698-023-00373-0 이 연구는 급성 골수성 백혈병(AML) 환자의 약물 반응을 예측하기 위한 MDREAM이라는 새로운 모델을 개발하고 검증한 것입니다. 주요 방법론적 특징은 다음과 같습니다:데이터 통합:유전자 변이 데이터유전자 발현 데이터대규모 약..

1차 원고 작성: 2024-08-24 오늘은 "Improving accuracy of GPT-3/4 results on biomedical data using a retrieval-augmented language model"이라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 생물의학 분야의 질문에 더 정확하게 답변할 수 있는 방법을 탐구한 중요한 논문입니다. 출처: PLOS Digital Health (2024) 3(8): e0000568. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000568 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적인 인공지능 분야에서 큰 영향을 미치고 있지만, 특정 주제 영역에 대해 때때로 오해의 소지가 있는 결과를 생..

왜 내가 업로드한 pdf 문서에서 원하는 답이 잘 추출되지 않을까? 정확하게 추출하려면 어떻게 해야할까? RAG-LLM (Retrieval-Augmented Generation for Language Models) 모델을 사용하여 데이터에서 원하는 답을 얻는 과정의 아키텍쳐에는 지식에 해당하는 문서를 사전에 vector database에 임베딩을 해두어야한다. 하지만 효율적인 retrieval을 위해서는 임베딩전 문서를 여러 조각 (chunk) 으로 나누는 텍스트 splitting을 시행하게된다. 정확한 지식기반 LLM을 위해서는 텍스트 splitting 전략 또한 매우 중요하다. 텍스트를 얼마만한 조각으로 나눌지 (chunk size), 조각끼리 얼마나 겹치게 할지 (chunk overlap), 문서의..

이번에는 좀더 기대되었던 'LocalGPT'에 대해 설치과정과 간단 사용경험을 공유하고자 합니다 지난번은 UI가 그래도 chatGPT처럼 친숙한 환경을 제공하였던 'Ollama' 라는 local LLM 구축경험을 공유였었죠 https://medtalk.tistory.com/entry/나만의-데이터로-GPT-활용-local-LLM-구축-도전기-2-Ollama-LLaMa 나만의 데이터로 GPT 활용-local LLM 구축 도전기 (2): Ollama-LLaMa지난 번 글에서는 LangChain기반 AI 모델 구축의 일반적인 내용을 담았고 이번에는 실제 구축한 LLM 모델에 대해 설명하고자 한다. 이로서 인터넷 서버를 통하지 않고 local computer인 내 노트북, 내 데medtalk.tistory.co..

마크다운, RAG-LLM 기반 인공지능 시대에 현대 문서 작성의 새로운 지평을 열 수 있을까? 문서 작성은 오늘날 정보의 전달과 공유에 있어 필수적인 부분이다. 그런데 기존의 파일 형식들, 예를 들어 PDF, .txt, .doc 등은 복잡한 형식과 스타일을 내포하거나 가독성, 변환의 어려움 등의 문제가 있다. 이러한 배경에서 마크다운 (Markdown) 형식이 주목받고 있다. 마크다운은 간결성과 유연성을 바탕으로 현대 문서 작성에 새로운 패러다임을 제시할 수 있을 것으로 생각한다.다음은 오로지 장점만 바라본 편향된 의견으로 작성되었으니 적절히 알아서 판단하면 좋겠다.탄생배경과 간단한 문법은 다음 링크를 참고https://ko.wikipedia.org/wiki/마크다운 마크다운 - 위키백과, 우리 모두의 ..