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June 2025 - portuguese version

Utilização de Modelos de Linguagem de Grande Escala para Análise de Bioimagens: Introdução ao Chatbot BioImage.IO

No panorama em constante evolução da análise de bioimagens, navegar pela vasta gama de ferramentas e metodologias disponíveis pode ser um grande desafio. Um recente seminário do GloBIAS destacou o potencial transformador dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) neste domínio, com uma apresentação esclarecedora de Caterina Fuster-Barceló, da Universidad Carlos III de Madrid, sobre o chatbot BioImage.IO. Esta ferramenta inovadora promete simplificar fluxos de trabalho e melhorar o acesso à informação para analistas de bioimagens em todo o mundo.

O Potencial e os Riscos dos LLMs na Bioimagem

Caterina Fuster-Barceló descreveu de forma eloquente as possibilidades entusiasmantes que os LLMs, como o ChatGPT, oferecem para a análise de bioimagens. Estes modelos sofisticados, treinados com grandes volumes de dados, têm a capacidade de processar formatos de informação diversos e executar tarefas complexas, podendo revolucionar a forma como interagimos com imagens biológicas e as analisamos.

Contudo, também destacou os desafios inerentes aos LLMs atuais:

Limite de Conhecimento: Os LLMs podem não ter conhecimento de avanços recentes publicados após a sua última atualização.
Alucinações: Podem gerar informações factualmente incorretas sem reconhecer as suas limitações.
Tendência (Bias): Os dados de treino podem introduzir enviesamentos que afetam as respostas do modelo.
Fraca Reprodutibilidade: Perguntas idênticas podem gerar respostas diferentes, o que dificulta procedimentos laboratoriais padronizados.

O Chatbot BioImage.IO: Um Assistente Fiável para Analistas de Bioimagens

Para ultrapassar estas limitações e aproveitar eficazmente o poder dos LLMs, foi desenvolvido o chatbot BioImage.IO, fruto de um esforço colaborativo e apresentado num artigo da Nature Methods. Estreitamente ligado ao BioImage Model Zoo (bioimage.io), um repositório comunitário de modelos de aprendizagem profunda para análise de bioimagens, o chatbot atua como um assistente inteligente concebido para melhorar a fiabilidade e acessibilidade na recuperação de informação.

Funcionalidades Principais do Chatbot BioImage.IO:

Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Esta funcionalidade essencial reforça a fiabilidade do chatbot ao complementar o conhecimento do LLM com uma base de dados comunitária curada, composta por documentação do BioImage Model Zoo e dos seus parceiros comunitarios. As questões dos utilizadores são vetorizadas e comparadas com fragmentos de documentação vetorizada para garantir que a informação recuperada é relevante e fidedigna, minimizando alucinações.
Integração com Bases de Dados e Serviços Online: O chatbot pode interagir com vários recursos online, incluindo o BioImage Archive, BioImage Informatics Index, BioTools, Human Protein Atlas e o fórum Image.sc, através de chamadas API. Isto permite aos utilizadores procurar dados e informações de forma eficiente, sem navegar por múltiplos sites.
Execução de Modelos de IA: O chatbot BioImage.IO tem a capacidade de executar modelos de IA específicos, como o Cellpose, diretamente através da sua interface. Isto simplifica o processo de testar e aplicar estes modelos a dados fornecidos pelo utilizador.
Arquitetura Extensível: Construído com base num mecanismo de extensões, a funcionalidade do chatbot pode ser facilmente expandida através do desenvolvimento de novas extensões em Python ou JavaScript. Isto permite a integração de ferramentas e fluxos de trabalho diversos, incluindo até o controlo em tempo real de microscópios.
Design Centrado no Utilizador: O chatbot permite que os utilizadores definam o seu perfil, possibilitando respostas mais personalizadas e relevantes com base na sua experiência (por exemplo, programador de deep learning vs. cientista da vida). Além disso, o feedback dos utilizadores é ativamente solicitado para melhorar continuamente o desempenho do chatbot.

Conheça os Assistentes: Melman, Bridget e Nena

Para responder a diferentes necessidades dos utilizadores, o chatbot BioImage.IO oferece três assistentes especializados:

BioImage Seeker (Melman): O seu assistente de eleição para procurar documentação de parceiros comunitários e recuperar informação através de chamadas API a bases de dados como o BioImage Archive e o BioImage Informatics Index.
BioImage Tutor (Bridget): Concebido para responder a perguntas técnicas sobre análise de bioimagens e inteligência artificial, com base numa biblioteca cuidadosamente curada de livros e capítulos.
BioImage Analyst (Nena): Capacita os utilizadores a gerar e executar código, permitindo tarefas como correr o Cellpose em imagens carregadas.

Como aceder ao Chatbot BioImage.IO

O chatbot BioImage.IO está disponível através de três canais convenientes:

Como widget integrado no site do BioImage Model Zoo.
Através de um navegador web.
Como um GPT na loja do ChatGPT.Como widget integrado en el sitio web de BioImage Model Zoo.

Contribuir para o Futuro da Análise de Bioimagens

O chatbot BioImage.IO é um testemunho do poder da colaboração comunitária. Os investigadores são incentivados a contribuir para o seu desenvolvimento contínuo, criando novas extensões, adicionando documentação para as suas ferramentas e fornecendo feedback valioso. Este esforço coletivo garantirá que o chatbot continue a ser um recurso relevante e poderoso para a comunidade de análise de bioimagens.

Conclusão: Capacitar Analistas de Bioimagens com Assistência Inteligente

O chatbot BioImage.IO representa um avanço significativo na utilização de modelos de linguagem de grande escala para a análise de bioimagens. Ao priorizar a recuperação fiável de informação, oferecer funcionalidades extensíveis e manter uma abordagem centrada no utilizador, promete ser uma ferramenta inestimável para investigadores em todo o mundo.

Pronto para experimentar o chatbot BioImage.IO? Explora-o através do site do BioImage Model Zoo, do teu navegador ou da loja ChatGPT. Encorajamos-te a partilhar o teu feedback e a participar na discussão no Image.sc para contribuir para a evolução contínua deste projeto entusiasmante.

June 2025 - spanish version

Aprovechando los Modelos de Lenguaje Grandes para el Análisis de Imágenes Biológicas: Presentamos el BioImage.IO Chatbot

En el panorama en constante evolución del análisis de imágenes biológicas, navegar entre la gran cantidad de herramientas y metodologías disponibles puede representar un desafío importante. Un reciente seminario de GloBIAS arrojó luz sobre el potencial transformador de los Modelos Extenso del Lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) en este campo, con una presentación esclarecedora de Caterina Fuster-Barceló, de la Universidad Carlos III de Madrid, sobre el BioImage.IO Chatbot. Esta innovadora herramienta promete agilizar los flujos de trabajo y mejorar la accesibilidad para analistas de imágenes biológicas en todo el mundo.

La Promesa y los Riesgos de los LLMs en el Análisis de Imágenes Biológicas

Caterina Fuster-Barceló expuso con elocuencia las posibilidades emocionantes que ofrecen los LLMs, como ChatGPT, para el análisis de imágenes biológicas. Estos modelos sofisticados, entrenados con enormes volúmenes de datos, tienen la capacidad de procesar formatos de información diversos y ejecutar tareas complejas, lo que potencialmente revolucionará la forma en que interactuamos con las imágenes biológicas y las analizamos.

Sin embargo, también señaló los desafíos inherentes a los LLMs actuales:

Límite de conocimiento: Los LLMs pueden carecer de conocimiento sobre avances recientes publicados después de su última actualización.
Alucinaciones: Pueden generar información incorrecta sin reconocer sus propias limitaciones.
Sesgos: Los datos de entrenamiento pueden introducir sesgos que afectan las respuestas del modelo.
Poca reproducibilidad: Consultas idénticas pueden producir respuestas diferentes, lo que representa un problema para procedimientos de laboratorio estandarizados.

El BioImage.IO Chatbot: Un Asistente Confiable para Analistas de Imágenes

Para abordar estas limitaciones y aprovechar el poder de los LLMs de manera efectiva, se ha desarrollado el BioImage.IO Chatbot como un esfuerzo colaborativo, descrito en un artículo de Nature Methods. Vinculado estrechamente al BioImage Model Zoo, un repositorio impulsado por la comunidad de modelos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes, el chatbot actúa como un asistente inteligente diseñado para mejorar la fiabilidad y accesibilidad en la recuperación de información.

Características Clave del BioImage.IO Chatbot

Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Esta característica esencial sustenta la fiabilidad del chatbot al complementar el conocimiento del LLM con una base de conocimientos curada de la comunidad, que incluye documentación del BioImage Model Zoo y sus socios. Las consultas de los usuarios se vectorizan y se comparan con fragmentos vectorizados de documentación para asegurar que la información recuperada sea relevante y veraz, minimizando las alucinaciones.
Integración con Bases de Datos y Servicios en Línea: El chatbot puede interactuar con múltiples recursos en línea, como el BioImage Archive, BioImage Informatics Index, BioTools, Human Protein Atlas y el foro Image.sc, mediante llamadas a APIs. Esto permite a los usuarios buscar datos e información de manera eficiente sin tener que navegar por varios sitios.
Ejecución de Modelos de IA: El chatbot tiene la capacidad de ejecutar ciertos modelos de IA, como Cellpose, directamente desde su interfaz. Esto simplifica el proceso de probar y aplicar estos modelos a datos proporcionados por el usuario.
Arquitectura Extensible: Construido sobre un mecanismo de extensiones, la funcionalidad del chatbot puede ampliarse fácilmente mediante el desarrollo de nuevas extensiones en Python o JavaScript. Esto permite integrar herramientas y flujos de trabajo diversos, incluso control de microscopios en tiempo real.
Diseño Centrado en el Usuario: El chatbot permite a los usuarios definir su perfil, lo que posibilita respuestas más relevantes según su nivel de experiencia (por ejemplo, desarrollador en aprendizaje profundo vs. científico de la vida). Además, se solicita activamente la retroalimentación del usuario para mejorar continuamente el rendimiento del chatbot.

Conoce a los Asistentes: Melman, Bridget y Nina

Para atender distintas necesidades, el BioImage.IO Chatbot ofrece tres asistentes especializados:

BioImage Seeker (Melman): Tu asistente ideal para buscar documentación de socios comunitarios y recuperar información a través de APIs de bases de datos como BioImage Archive e Image Informatics Index.
BioImage Tutor (Bridget): Diseñado para responder preguntas técnicas sobre análisis de imágenes biológicas e inteligencia artificial, utilizando una biblioteca curada de libros y capítulos.
BioImage Analyst (Nina): Empodera a los usuarios para generar y ejecutar código, permitiendo tareas como ejecutar Cellpose sobre imágenes cargadas.

Cómo Acceder al BioImage.IO Chatbot

El BioImage.IO Chatbot está disponible a través de tres canales convenientes:

Como widget integrado en el sitio web de BioImage Model Zoo.
A través de un navegador web.
Como un GPT dentro de la tienda de ChatGPT.

Contribuyendo al Futuro del Análisis de Imágenes Biológicas

El BioImage.IO Chatbot es un testimonio del poder de la colaboración comunitaria. Se alienta a los investigadores a contribuir a su desarrollo continuo creando nuevas extensiones, agregando documentación para sus herramientas y proporcionando retroalimentación valiosa. Este esfuerzo colectivo garantizará que el chatbot siga siendo un recurso relevante y poderoso para la comunidad de análisis de imágenes biológicas.

Conclusión: Empoderando a los Analistas con Modelos Extensos del Lenguaje

El BioImage.IO Chatbot representa un avance significativo en el aprovechamiento de modelos de lenguaje grandes para el análisis de imágenes biológicas. Al priorizar la recuperación confiable de información, ofrecer funcionalidades extensibles y mantener un enfoque centrado en el usuario, promete convertirse en una herramienta invaluable para investigadores de todo el mundo.

¿Listo para experimentar el BioImage.IO Chatbot? Explóralo a través del sitio web de BioImage Model Zoo, tu navegador web o la tienda de ChatGPT. ¡Te animamos a compartir tu opinión y unirte a la conversación en image.sc para contribuir a la evolución continua de este emocionante proyecto!

June 2025 - french version

Exploiter les Modèles de Langage de Grande Taille pour l’Analyse d’Images Biologiques : Présentation du Chatbot BioImage.IO

Dans le paysage en constante évolution de l’analyse d’images biologiques, naviguer parmi la multitude d’outils et de méthodologies disponibles peut représenter un défi de taille. Un récent séminaire GloBIAS a mis en lumière le potentiel transformateur des modèles de langage de grande taille (LLMs) dans ce domaine, avec une présentation percutante de Caterina Fuster-Barceló, de l’Université Carlos III de Madrid, sur le chatbot BioImage.IO. Cet outil innovant promet de rationaliser les flux de travail et de renforcer l’accessibilité pour les analystes du monde entier.

Promesses et Limites des LLMs en Bioimagerie

Caterina Fuster-Barceló a brillamment présenté les derniers développements qu’offrent les LLMs, tels que ChatGPT, pour l’analyse d’images biologiques. Ces modèles sophistiqués, entraînés sur d’immenses volumes de données, ont la capacité de traiter des formats d’information variés et d’exécuter des tâches complexes, transformant potentiellement notre manière d’interagir avec les images biologiques et de les analyser.

Cependant, elle a également souligné certaines limites inhérentes aux LLMs actuels :

Limite de connaissances: les LLMs peuvent ne pas connaître les avancées récentes publiées après leur dernière mise à jour.
Hallucinations: ils peuvent produire des informations incorrectes sans en avertir l’utilisateur.
Biais: les données d’entraînement peuvent introduire des biais affectant les réponses.
Faible reproductibilité: des requêtes identiques peuvent générer des réponses différentes, posant des problèmes pour les procédures standardisées en laboratoire.

Le Chatbot BioImage.IO : Un Assistant Fiable pour les Analystes

Pour tirer parti du potentiel des LLMs tout en surmontant leurs limites, le chatbot BioImage.IO a été développé de manière collaborative et présenté dans un article de la revue Nature Methods. Étroitement lié au BioImage Model Zoo (bioimage.io), un référentiel communautaire de modèles d’apprentissage profond pour l’analyse d’images biologiques, ce chatbot agit comme un assistant intelligent, conçu pour améliorer la fiabilité et l’accessibilité de la recherche d’information.

Fonctionnalités Clés du Chatbot BioImage.IO

Génération augmentée par récupération (RAG) : cette fonctionnalité essentielle renforce la fiabilité du chatbot en combinant les capacités du LLM avec une base de connaissances communautaire, incluant la documentation du BioImage Model Zoo et de ses partenaires. Les requêtes des utilisateurs sont vectorisées, comparées à des fragments de documentation vectorisés, afin de garantir que l’information restituée soit pertinente et exacte, réduisant ainsi les hallucinations.
Intégration avec des bases de données et services en ligne : le chatbot peut interagir avec différentes ressources en ligne comme BioImage Archive, BioImage Informatics Index, BioTools, Human Protein Atlas, ou encore le forum Image.sc, via des appels API. Cela permet aux utilisateurs de rechercher efficacement des données sans devoir parcourir plusieurs sites.
Exécution de modèles d’IA : le chatbot peut exécuter certains modèles d’IA comme Cellpose directement depuis son interface, simplifiant ainsi les tests et l’application de ces modèles à des données fournies par l’utilisateur.
Architecture extensible : basé sur un mécanisme d’extensions, le chatbot peut facilement être enrichi par le développement de nouvelles extensions en Python ou JavaScript. Cela permet d’intégrer une grande variété d’outils et de flux de travail, y compris le contrôle en temps réel de microscopes.
Conception centrée sur l’utilisateur : les utilisateurs peuvent définir leur profil, permettant au chatbot d’adapter ses réponses à leur niveau de compétence (par exemple, développeur IA vs biologiste). De plus, les retours des utilisateurs sont activement sollicités afin d’améliorer continuellement ses performances.

Découvrez les Assistants : Melman, Bridget et Nena

Pour répondre aux besoins variés des utilisateurs, le chatbot BioImage.IO propose trois assistants spécialisés :

BioImage Seeker (Melman) : votre assistant pour la recherche documentaire auprès des partenaires communautaires et l’accès à des bases de données via des API (comme BioImage Archive ou BioImage Informatics Index).
BioImage Tutor (Bridget) : conçu pour répondre à des questions techniques sur l’analyse d’images et l’intelligence artificielle, en s’appuyant sur une bibliothèque soigneusement sélectionnée de livres et chapitres.
BioImage Analyst (Nena) : permet aux utilisateurs de générer et exécuter du code, notamment pour appliquer des modèles comme Cellpose à des images téléchargées.

Accéder au Chatbot BioImage.IO

Le chatbot BioImage.IO est facilement accessible via trois canaux :

En tant que widget intégré au site web du BioImage Model Zoo.
Via un navigateur web.
En tant que GPT dans la boutique ChatGPT.

Contribuez à l’Avenir de l’Analyse d’Images Biologiques

Le chatbot BioImage.IO est le fruit d’une collaboration communautaire dynamique. Les chercheurs sont invités à contribuer à son développement en créant de nouvelles extensions, en ajoutant la documentation de leurs outils ou en fournissant leurs retours d’expérience. Cet effort collectif garantira que le chatbot demeure un outil pertinent et puissant pour toute la communauté.

Conclusion : Donner Plus de Pouvoir aux Analystes grâce à une Assistance Intelligente

Le chatbot BioImage.IO marque une avancée majeure dans l’utilisation des modèles de langage pour l’analyse d’images biologiques. En mettant l’accent sur la fiabilité de la recherche d’information, une architecture extensible et une approche centrée sur l’utilisateur, il s’annonce comme un outil précieux pour les chercheurs du monde entier.

Prêt·e à découvrir le chatbot BioImage.IO ? Essayez-le sur le site du BioImage Model Zoo, depuis votre navigateur ou via la boutique ChatGPT. Nous vous encourageons à partager vos retours et à participer à la discussion sur image.sc pour contribuer à l’évolution de ce projet prometteur.

June 2025 - simplified chinese version

讲题: 利用大型语言模型进行生物图像分析： BioImage.IO 聊天机器人的诞生

讲者: Caterina Fuster-Barceló (Universidad Carlos III de Madrid)

演讲日期: 九月27日, 2024

演讲连结

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随着生物图像分析领域的蓬勃发展，如何众多的演算法和软体中选择合适的工具成为应用上的一大挑战。本次的GloBIAS 线上研讨会邀请到西班牙卡洛斯三世大学的 Caterina Fuster-Barceló展示大型语言模型（LLMs）在该领域的革命性应用并发表关于 BioImage.IO 聊天机器人的精彩演讲。这一创新工具有望简化工作流程，提高全球生物图像分析人员的信息获取效率。

大型语言模型在生物图像分析中的潜力与挑战

本次演讲中Caterina Fuster-Barceló 非常兴奋地阐述了 LLMs（如 ChatGPT）在生物图像分析中的应用前景。透过庞大的数据训练，这些强大的模型具备处理多种数据格式和执行複杂任务的能力，有望彻底改变我们分析和理解生物图像的方式。

然而她也指出了当前 LLMs 存在的一些固有限制：

● 知识资料库的停滞问题：在完成最新版本的更新之后，LLMs 缺乏新资料的认知。

● 幻觉现象：模型可能会生成错误讯息，并缺乏任何资讯不确定性的警示。

● 偏见问题：训练数据中的偏差可能影响模型的回答。

● 结果不一致：相同的问题可能得出不同答案，对研究需要的标准流程构成挑战。

BioImage.IO 聊天机器人：生物图像分析师的可靠帮手

为了充分利用 LLMs 的能力并解决其不足，BioImage.IO 聊天机器人在众人的合作之下应运而生，并发表于《Nature Methods》期刊中。BioImage Model Zoo bioimage.io）是一个由生物图像分析社群贡献的深度学习模型库，透过与该资料库的紧密结合，BioImage.IO 聊天机器人在该资料库中扮演着智能助理的角色，以提升信息提取的可靠性与便捷性。

BioImage.IO 聊天机器人的核心功能

● 增强检索生成（RAG）：此关键功能是通过将 LLM 与 BioImage Model Zoo 及相关社群伙伴的知识库结合，以提高讯息准确性。利用文字串的拆解与分割将用户的提问对应成可利用数学模型运算的向量表示方式，就如同图书馆内的图书资料整理与编列索书号般，再进一步执行语意比对与检索，藉由向量的高度相关性以提取真正可靠的资讯，减少一本正经的胡说八道（hallucination）的发生。

● 多个线上资料库的整合服务：您可以直接透过输入让BioImage.IO聊天机器人查询多个资料库的内容，包括 BioImage Archive、BioImage Informatics Index、BioTools、Human Protein Atlas和 Image.sc 论坛。用户无需频繁切换网站，即可高效查找所需数据。

● 可直接执行 AI 生物影像分析模型： BioImage.IO聊天机器人可直接在其界面执行指定的 AI 模型（如 Cellpose），方便用户快速测试并应用这些模型于自己的图像数据中。

● 可扩展架构：聊天机器人採用模组化设计，透过 Python 或 JavaScript 开发扩展功能。这使其能灵活集成各种工具和分析流程，甚至包括对显微镜的即时控制。

● 以用户为中心的设计：用户可定义自己的角色和背景（如深度学习开发者或生命科学研究人员），从而获取更贴合其需求的答案。所有用户的回馈，将用以不断优化聊天机器人的表现。

认识智能助理群：Melman、Bridget 与 Nena

为满足不同用户的需求，BioImage.IO 聊天机器人提供了三位不同定位的智能助理：

● BioImage Seeker（Melman）：用于搜索社群伙伴提供的文档，并通过 API 检索 BioImage Archive和Informatics Index等数据库的信息。

● BioImage Tutor（Bridget）：由精选的书籍与章节训练的智能导师，负责回答与生物图像分析和人工智能相关的技术问题。

● BioImage Analyst（Nena）：帮助用户编写和执行程式代码，实现上传图像地分析功能。

如何使用 BioImage.IO 聊天机器人

您可透过下列三种方式轻松地与BioImage.IO 聊天机器人进行对答：

● BioImage Model Zoo 官网的嵌入式小部件。

● 使用网页浏览器访问。

● 在 ChatGPT 应用商店中作为一个 GPT 的使用。

共同建立生物图像分析的未来

BioImage.IO 聊天机器人是社群协作的结晶。我们鼓励研究人员参与开发新扩展、为自己开发的工具编写文档，并积极提供回馈。正是这种群体的力量，推动着机器人不断进化，保持其实用性和前沿性。

结语：BioImage.IO 聊天机器人是生物影像分析师的专属智能助理

BioImage.IO 聊天机器人的推出象徵了大型语言模型应用于生物图像分析领域的重要进展。它以可靠讯息检索为核心，提供可扩展功能，并以用户体验为导向，致力于成为全球科研人员的有力助手。

想体验 BioImage.IO 聊天机器人吗？

欢迎通过 BioImage Model Zoo 网站、浏览器或 ChatGPT 应用商店来使用。我们诚邀您分享您的使用体验，并加入 image.sc 论坛参与该项目的持续发展！

April 2025 - portuguese version

Navegar na Fronteira da IA: Modelos de Linguagem de Grande Escala na Análise de Bioimagens

Introdução

O campo da análise de bioimagens está a evoluir rapidamente, e os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) estão a emergir como ferramentas poderosas para investigadores e analistas. Este artigo resume os principais pontos de um recente seminário do GloBIAS sobre LLMs, apresentado por Robert Haase, oferecendo uma introdução adaptada a cientistas da vida. A apresentação abordou a motivação, as aplicações e os desafios do uso de LLMs na análise de bioimagens, destacando o seu potencial para revolucionar a forma como extraímos dados significativos de imagens biológicas.

O que são Modelos de Linguagem de Grande Escala?

Os LLMs são um tipo de rede neuronal que pode ser utilizado para várias tarefas, incluindo tradução e geração de código. Embora não tenham sido originalmente concebidos para recuperação de conhecimento ou informação, os LLMs são cada vez mais usados para responder a perguntas e fornecer insights. No entanto, é importante estar atento a possíveis armadilhas, como as chamadas "alucinações", em que o modelo gera informações incorretas ou enganosas.

Aplicações-Chave na Análise de Bioimagens

Geração de Código: Os LLMs podem traduzir texto em inglês para código executável, como Python, facilitando a automatização de tarefas de análise de imagens.
Modificação de Imagens: Os LLMs podem modificar imagens de microscopia com base em instruções textuais, como desfocar ou melhorar a qualidade da imagem.
Descrição de Imagens: Os LLMs podem descrever o conteúdo de uma imagem, o que é útil para anotação automática de imagens.

Abordar a Reprodutibilidade

Uma crítica comum aos LLMs é a sua reprodutibilidade limitada, pois podem produzir resultados diferentes para o mesmo input. No entanto, o uso de LLMs para geração de código pode mitigar este problema. O código gerado, uma vez executado, produzirá consistentemente o mesmo resultado.

Como Funcionam os LLMs: Uma Visão Simplificada

As arquiteturas tradicionais de processamento de imagem geralmente envolvem redes codificadoras-decodificadoras, que transformam uma imagem de entrada numa imagem de saída. Os LLMs, baseados na arquitetura transformer, diferem ao incorporar três elementos: entrada, saída e uma saída deslocada. Isto permite que os LLMs traduzam entre diferentes formas de dados, como imagens e texto.

Técnicas Práticas para Otimizar LLMs

Engenharia de Prompts: Criar prompts específicos para orientar o LLM para o resultado desejado.
Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Melhorar a precisão dos LLMs integrando-os com uma base de conhecimento específica do domínio.
Chamadas de Funções: Utilizar LLMs para identificar e parametrizar funções que executam tarefas específicas.
Ajuste Fino (Fine-Tuning): Personalizar um LLM pré-treinado com dados específicos da área para melhorar o seu desempenho

Uso Responsável de LLMs na Investigação

Compreender o Código: Compreender sempre o código gerado pelos LLMs e verificar a sua correção.
Questionar Métodos Estabelecidos: Utilizar medições manuais para validar os resultados.
Divulgar o Uso de LLMs: Ser transparente quanto ao uso de LLMs nos métodos de investigação.
Partilhar Prompts: Partilhar prompts eficazes com a comunidade para promover a aprendizagem coletiva.

Conclusão

Os modelos de linguagem de grande escala têm um enorme potencial na análise de bioimagens, oferecendo ferramentas para automatização, anotação e extração de dados. Ao compreender as suas capacidades e limitações, e ao adotar boas práticas no seu uso, os analistas de bioimagens podem aproveitar o poder dos LLMs para impulsionar novas descobertas e insights.

Recomendações Práticas

Explorar os LLMs para automatizar tarefas rotineiras de análise de imagens.
Experimentar com engenharia de prompts para otimizar o desempenho dos LLMs.
Contribuir para benchmarks de código aberto para avaliar e melhorar os LLMs.
Envolver-se com a comunidade GloBIAS para partilhar conhecimento e experiências.

Este artigo tem como objetivo fornecer o conhecimento necessário para começares a explorar e integrar LLMs nos teus fluxos de trabalho de análise de bioimagens. O potencial destes modelos é vasto, e a sua aplicação responsável promete desbloquear novas fronteiras na investigação em ciências da vida.

(Nota: Este artigo foi escrito de forma formal mas acessível, adequado para profissionais da área. Incorpora pontos-chave, exemplos e recomendações da apresentação, e incentiva a exploração contínua e o envolvimento com a comunidade.)

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。