ChatCell：利用自然语言促进单细胞分析
计算与语言
2024-02-21 v4 人工智能
计算工程、金融与科学
人机交互
机器学习
摘要
随着大语言模型（LLM）的快速发展，其在科学领域的影响力日益显著。LLM 在任务泛化和自由对话方面的新兴能力可以显著推动化学和生物学等领域的发展。然而，作为生命体基本构建单元的单细胞生物学领域仍面临诸多挑战。现有方法中存在的高知识壁垒和有限的可扩展性限制了 LLM 在掌握单细胞数据方面的充分应用，阻碍了直接访问和快速迭代。为此，我们推出了 ChatCell，它通过利用自然语言促进单细胞分析，标志着一种范式转变。借助词汇适应和统一序列生成，ChatCell 获得了深厚的单细胞生物学专业知识，并具备适应多种分析任务的能力。广泛的实验进一步证明了 ChatCell 的稳健性能及其深化单细胞洞察的潜力，为这一关键领域更易于访问和直观的探索铺平了道路。我们的项目主页位于 https://zjunlp.github.io/project/ChatCell。
引用
@article{arxiv.2402.08303,
title = {ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language},
author = {Yin Fang and Kangwei Liu and Ningyu Zhang and Xinle Deng and Penghui Yang and Zhuo Chen and Xiangru Tang and Mark Gerstein and Xiaohui Fan and Huajun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08303},
year = {2024}
}
备注
I have decided to temporarily withdraw this draft as I am in the process of making further revisions to improve its content. Code: https://github.com/zjunlp/ChatCell Dataset: https://huggingface.co/datasets/zjunlp/ChatCell-Instructions Demo: https://chat.openai.com/g/g-vUwj222gQ-chatcell