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April 2025 - spanish version

Navegando la Frontera de la IA: Modelos de Lenguaje Grandes en el Análisis de Bioimágenes

Introducción

El campo del análisis de bioimágenes está evolucionando rápidamente, y los modelos de lenguaje grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) están emergiendo como herramientas poderosas para investigadores y analistas. Esta entrada de blog resume las ideas clave presentadas en un reciente seminario de GloBIAS sobre los LLMs, ofreciendo una introducción diseñada para científicos de la vida. La presentación abordó la motivación, las aplicaciones y los desafíos del uso de LLMs en el análisis de bioimágenes, destacando su potencial para revolucionar la forma en que extraemos datos significativos de imágenes biológicas.

¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grandes?

Los LLMs son un tipo de red neuronal que pueden utilizarse para diversas tareas, como la traducción y la generación de código. Aunque originalmente no fueron diseñados para la recuperación de información o conocimiento, cada vez se usan más para responder preguntas y proporcionar información. No obstante, es importante tener en cuenta posibles inconvenientes, como las “alucinaciones”, donde el modelo genera información incorrecta o engañosa.

Aplicaciones Clave en el Análisis de Imágenes Biológicas

Generación de Código: Los LLMs pueden traducir texto en inglés a código ejecutable, como Python, facilitando la automatización de tareas de análisis de imágenes.
Modificación de Imágenes: Los LLMs pueden modificar imágenes de microscopía según instrucciones textuales, como desenfocar o mejorar la calidad de la imagen.
Descripción de Imágenes: Los LLMs pueden describir el contenido de una imagen, lo cual es útil para la anotación automática de imágenes.

Abordando la Reproducibilidad

Una crítica común hacia los LLMs es su limitada reproducibilidad, ya que pueden generar resultados distintos para una misma entrada. Sin embargo, el uso de LLMs para la generación de código puede mitigar este problema. El código generado, una vez ejecutado, producirá de forma consistente el mismo resultado.

Cómo Funcionan los LLMs: Una Visión Simplificada

Las arquitecturas tradicionales de procesamiento de imágenes suelen implicar redes codificador-decodificador, que transforman una imagen de entrada en una imagen de salida. Los LLMs, basados en la arquitectura Transformador, se diferencian al incorporar tres elementos: entrada, salida y salida desplazada. Esto permite que los LLMs traduzcan entre diferentes formas de datos, como imágenes y texto.

Técnicas Prácticas para Optimizar los LLMs

Ingeniería de Prompts: Crear instrucciones específicas para guiar al LLM hacia la salida deseada.
Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Mejorar la precisión de los LLMs integrándolos con una base de conocimiento específica del dominio.
Llamada a Funciones: Usar LLMs para identificar y parametrizar funciones que puedan realizar tareas específicas.
Ajuste Fino (Fine-Tuning): Personalizar un LLM preentrenadolo con datos específicos del dominio para mejorar su rendimiento.

Uso Responsable de los LLMs en la Investigación

Comprender el Código: Siempre entender el código generado por LLMs y verificar su corrección.
Cuestionar Métodos Establecidos: Utilizar mediciones manuales para comprobar los resultados.
Revelar el Uso de LLMs: Ser transparente sobre el uso de LLMs en los métodos de investigación.
Compartir Prompts: Compartir prompts utiles con la comunidad para facilitar el aprendizaje colectivo.

Conclusión

Los modelos de lenguaje grandes tienen un enorme potencial para el análisis de bioimágenes, ofreciendo herramientas para la automatización, anotación y extracción de datos. Al comprender sus capacidades y limitaciones, y al adoptar buenas prácticas para su uso, los analistas de bioimágenes pueden aprovechar el poder de los LLMs para impulsar nuevos descubrimientos y perspectivas.

Recomendaciones Prácticas

Explorar los LLMs para automatizar tareas rutinarias de análisis de imágenes.
Experimentar con la ingeniería de prompts para optimizar el rendimiento de los LLMs.
Contribuir a los benchmarks de código abierto para evaluar y mejorar los LLMs.
Participar en la comunidad de GloBIAS para compartir conocimientos y experiencias.

Esta entrada de blog tiene como objetivo brindarte los conocimientos necesarios para comenzar a explorar e integrar los LLMs en tus flujos de trabajo de análisis de bioimágenes. El potencial de estos modelos es vasto, y su aplicación responsable promete abrir nuevas fronteras en la investigación en ciencias de la vida.

(Nota: Esta entrada de blog ha sido escrita en un tono formal pero accesible, adecuada para profesionales del área. Incorpora puntos clave, ejemplos y recomendaciones de la presentación, e invita a seguir explorando y participando en la comunidad.)

April 2025 - French version

À la découverte de la frontière de l’IA : les modèles de langage étendus dans l’analyse d’images biologiques

Introduction

Le domaine de l’analyse d’images biologiques évolue rapidement, et les modèles de langage étendus (LLMs, pour Large Language Models) s’imposent comme des outils puissants pour les chercheurs et les analystes. Cet article de blog résume les points clés d’un récent séminaire GloBIAS consacré aux LLMs, en proposant une introduction adaptée aux scientifiques du vivant. La présentation a abordé les motivations, les applications et les défis liés à l’utilisation des LLMs dans l’analyse d’images biologiques, en soulignant leur potentiel à révolutionner la manière dont nous extrayons des données significatives à partir d’images biologiques.

Qu’est-ce qu’un modèle de langage étendu ?

Les LLMs sont un type de réseau neuronal pouvant être utilisé pour diverses tâches, notamment la traduction et la génération de code. Bien qu’ils n’aient pas été conçus à l’origine pour la récupération d’informations ou de connaissances, ils sont de plus en plus utilisés pour répondre à des questions et fournir des informations. Toutefois, il est important d’être conscient des pièges potentiels, comme les « hallucinations », où le modèle génère des informations incorrectes ou trompeuses.

Applications clés dans l’analyse d’images biologiques

Génération de code : Les LLMs peuvent traduire un texte en anglais en code exécutable, comme Python, facilitant ainsi l’automatisation des tâches d’analyse d’images.
Modification d’images : Les LLMs peuvent modifier des images de microscopie à partir d’instructions textuelles, par exemple pour flouter ou améliorer la qualité d’une image.
Description d’images : Les LLMs peuvent décrire le contenu d’une image, ce qui est utile pour l’annotation automatique.

Aborder la question de la reproductibilité

Une critique fréquente des LLMs concerne leur reproductibilité limitée, car ils peuvent produire des sorties différentes à partir des mêmes entrées. Cependant, l’utilisation des LLMs pour la génération de code permet de pallier ce problème. Une fois exécuté, le code généré produira systématiquement le même résultat.

Fonctionnement des LLMs : une vue simplifiée

Les architectures traditionnelles de traitement d’images reposent généralement sur des réseaux encodeur-décodeur, qui transforment une image d’entrée en une image de sortie. Les LLMs, basés sur l’architecture Transformer, se distinguent par l’incorporation de trois éléments : une entrée, une sortie et une sortie décalée. Cela leur permet de traduire entre différentes formes de données, telles que des images et du texte.

Techniques pratiques pour optimiser les LLMs

Ingénierie des prompts : Concevoir des instructions spécifiques pour orienter le LLM vers le résultat souhaité.
Génération augmentée par récupération (RAG) : Améliorer la précision des LLMs en les intégrant à une base de connaissances spécifique au domaine.
Appels de fonctions : Utiliser les LLMs pour identifier et paramétrer des fonctions permettant d’exécuter des tâches précises.
Ajustement fin (Fine-tuning) : Personnaliser un LLM pré-entraîné avec des données spécifiques au domaine afin d’en améliorer les performances.

Utilisation responsable des LLMs dans la recherche

Comprendre le code : Toujours comprendre le code généré par un LLM et en vérifier l’exactitude.
Remettre en question les méthodes établies : Utiliser des mesures manuelles pour vérifier les résultats.
Divulguer l’usage des LLMs : Être transparent quant à l’utilisation des LLMs dans vos méthodes de recherche.
Partager les prompts : Partager des prompts efficaces avec la communauté pour encourager l’apprentissage collectif.

Conclusion

Les modèles de langage étendus représentent une avancée considérable pour l’analyse d’images biologiques, en offrant des outils pour l’automatisation, l’annotation et l’extraction de données. En comprenant leurs capacités et leurs limites, et en adoptant les meilleures pratiques d’utilisation, les analystes d’images biologiques peuvent exploiter la puissance des LLMs pour stimuler de nouvelles découvertes et perspectives.

Recommandations concrètes

Explorez les LLMs pour automatiser les tâches courantes d’analyse d’images.
Expérimentez l’ingénierie des prompts pour optimiser les performances des LLMs.
Contribuez à des référentiels open-source pour évaluer et améliorer les LLMs.
Engagez-vous avec la communauté GloBIAS pour partager vos connaissances et expériences.

Cet article a pour but de vous fournir les connaissances nécessaires pour commencer à explorer et à intégrer les LLMs dans vos flux de travail en analyse d’images biologiques. Le potentiel de ces modèles est vaste, et leur application responsable promet d’ouvrir de nouvelles frontières dans la recherche en sciences de la vie.

(Remarque : cet article a été rédigé dans un style formel mais accessible, convenant aux professionnels du domaine. Il intègre des points clés, des exemples et des recommandations issus de la présentation, et encourage l’exploration continue et l’engagement communautaire.)

April 2025 - simplified Chinese version

探索人工智能前沿：大型语言模型在生物图像分析中的应用

引言

随著生物图像分析领域的迅速发展，正在崛起的大型语言模型（LLMs）成为科学研究的强大工具。本文总结了近期 GloBIAS 研讨会中关于大型语言模型的重要观点，做为科研究人员的入门指南。本次演讲涵盖了使用大型语言模型进行生物图像分析的动机、应用和挑战，并特别指出它们在提取生物图像中有意义数据资料的变革潜力。