AI czyta DNA w czacie, lecz autorzy odradzają decyzje medyczne

Model AI odczytuje DNA wklejone do rozmowy. Nazywa się Carbon-X, pochodzi z serwisu Hugging Face (udostępnia modele do pobrania) i odpowiada po angielsku. Autorzy zastrzegają, że model nie przeszedł walidacji klinicznej i nie wolno go używać do decyzji medycznych. Przewaga nad Opus 5.5 w średniej z pięciu testów (66,7 wobec 60,9) bierze się z jednego testu zbudowanego przez zespół modelu.

Carbon-X ma 14,8 mld parametrów. Parametry to liczby ustalane podczas nauki, a ich liczba zwykle mówi o rozmiarze modelu. Karta modelu, czyli opis publikowany na jego stronie w Hugging Face, podaje, że uczono go jednocześnie na sekwencjach DNA i na tekście.

Według serwisu CNET model nie sekwencjonuje DNA. Sekwencjonowanie to odczyt DNA z próbki w laboratorium. Carbon-X analizuje sekwencję zapisaną na przykład w pliku tekstowym, a według karty ocenia między innymi, czy mutacja jest łagodna, czy chorobotwórcza.

Karta wylicza własne ograniczenia. Model może źle liczyć zasady, czyli litery zapisu DNA, i mylić współrzędne, zwłaszcza przy szukaniu dokładnych pozycji w długich sekwencjach. Gdy opis jest skąpy, może wymyślić, czym jest dana sekwencja i co robi. Projektowania nowych sekwencji go nie uczono.

Karta zestawia Carbon-X z modelami konkurencyjnymi, wśród nich GPT-6.1 Sol i Opus 5.5. Wyniki pochodzą z pięciu testów.

• BioReason Coding: ocena, czy zmiana w sekwencji kodującej białko jest łagodna, czy chorobotwórcza.
• BioReason Non-SNV: wstawienia, usunięcia i inne zmiany niż pojedyncza zasada.
• GenomeQA: pytania wielokrotnego wyboru o cechach sekwencji DNA.
• NextBase: przewidywanie kolejnych zasad DNA w 600 sekwencjach.
• FrontierVEP: ocena łagodna czy chorobotwórcza dla 1000 wariantów, czyli pojedynczych zmian w DNA, po 500 każdego rodzaju.

Przewagę nad Opus 5.5 robi jeden test. W NextBase Opus 5.5 dostał 1,1 punktu, a Carbon-X 39,4. Karta podaje, że BioReason i GenomeQA pochodzą z literatury, a FrontierVEP i NextBase zbudował zespół Carbon-X.

Bez NextBase Carbon-X przegrywa z oboma modelami. Średnia czterech pozostałych testów u GPT-6.1 Sol wynosi 76,2 (obliczone z tabeli na karcie).

Carbon-X liczono bez „myślenia”, czyli bez dodatkowego rozumowania przed odpowiedzią, z domyślnymi ustawieniami losowania i jedną próbą na zadanie. Każdy model porównawczy pokazano w ustawieniu z najwyższą średnią, czyli najkorzystniejszym dla siebie.

Koszt jest niski. Według karty jedno zadanie kosztuje w Carbon-X około 1/1800 tego, co w GPT-6.1 Sol. Model odpowiada bez rozszerzonego rozumowania, więc zużywa mało tokenów, czyli kawałków tekstu liczonych przy rozliczeniu.

W FrontierVEP warianty podzielono po równo. Zgadywanie daje więc około 50 procent. Wynik 70,4 oznacza błędną odpowiedź w niemal co trzecim przypadku.

Karta sama wskazuje słabe obszary. Pytania o miejsca składania genów (granice między zachowanymi a wycinanymi fragmentami genu) i o znaczniki histonowe (chemiczne oznaczenia białek, na jakich nawija się DNA) wypadają na 29,8 i 34,6 procent w GenomeQA.

Model jest otwarty. Jego wagi, czyli liczby zapisane podczas nauki, można pobrać, a licencja to Apache 2.0. Według karty wagi mieszczą się na jednej karcie graficznej z 80 GB pamięci. Serwis MindStudio podaje jako przykłady modele H100 i H200.

Wyniki na karcie pochodzą od zespołu Carbon-X. Według serwisu The Next Web przewidywania modelu nie przeszły jeszcze testów w eksperymentach laboratoryjnych (za magazynem Wired).

Karta ostrzega, że dane genetyczne są bardzo wrażliwe, a sposób ich przetwarzania zależy od użycia modelu: pobrania na własny sprzęt, interfejsu API (zdalnego wywołania przez internet), zewnętrznego pośrednika albo serwisu demonstracyjnego. Według MindStudio uruchomienie na własnej infrastrukturze pozwala nie wysyłać danych do cudzego API.

Dane genetyczne chroni RODO, unijne rozporządzenie o ochronie danych osobowych. Jego art. 9 ust. 1 zabrania przetwarzania danych genetycznych. Wyjątki wymienia ust. 2. Wklejenie cudzej sekwencji do modelu może być takim przetwarzaniem.