BioMedGPT

BioMedGPT-R1是什么

BioMedGPT-R1是由清华大学AI产业研究院（AIR）与北京水木分子生物科技有限公司联合开发的多模态生物医药开源大模型。该模型基于DeepSeek R1技术，对文本基座模型和跨模态特征对齐进行了优化，实现了生物模态（如分子、蛋白质）与自然语言的统一融合。它能够处理多种生物医学任务，支持跨模态问答与深度推理，广泛应用于药物分子理解、靶点挖掘等领域。相比前代版本，BioMedGPT-R1在化学分子描述等任务上的性能显著提升，并在生物医药文本问答任务中接近人类专家水平。

BioMedGPT-R1的主要功能

• 跨模态问答与推理：支持自然语言与生物模态（如化学分子、蛋白质）之间的交互式问答，结合文本和生物数据进行深度推理，为生物医药研究提供综合分析能力。
• 药物分子理解与分析：能够对化学小分子的结构、官能团及生化性质进行推理分析。
• 药物靶点探索与挖掘：通过分析生物数据和文本信息，辅助发现潜在的药物靶点，推动药物研发进程。

BioMedGPT-R1的技术原理

• 多模态融合架构：整合自然语言与生物模态（如分子、蛋白质）的数据。通过生物模态编码器提取特征，并将其映射到自然语言表征空间，实现多模态数据的统一融合。
• 跨模态特征对齐：利用对齐翻译层将生物模态的编码输出与文本语义表征进行对齐，使模型能够同时处理生物数据和自然语言指令，支持跨模态推理。
• DeepSeek R1 蒸馏技术：基于DeepSeek R1的蒸馏版本更新文本基座模型，增强文本推理能力，提升多模态任务的性能。
• 两阶段训练策略：
  • 第一阶段：仅训练对齐翻译层，将生物模态表征映射至语义空间。
  • 第二阶段：同时微调对齐翻译层和基座大语言模型，以提升模型在下游任务中的多模态深度推理能力。

BioMedGPT-R1的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/PharMolix/BioMedGPT-R1

BioMedGPT-R1的应用场景

• 药物分子设计与优化：分析分子特性，支持药物分子的设计与优化。
• 药物靶点发现：结合生物数据和文献，挖掘潜在药物靶点。
• 临床前研究：分析生物标记物，支持疾病诊断和药物疗效评估。
• 医学文本分析：辅助医学教育、文献解读及临床决策支持。