‹ Back

GPT-4b Micro：生物研究領域的新興人工智慧模型

 

 

圖靈學院
科楠
2025-3-19

 

1. 前言

    GPT-4b micro 是由 OpenAI 與 Retro Biosciences 合作開發的一款創新人工智慧模型 。此模型專為生物研究領域設計，特別著重於延長壽命的科學探索 。其主要目標是透過重新設計蛋白質，尤其是山中因子（Yamanaka factors），來達到延緩衰老、再生器官，並延長人類健康壽命的潛在目標 。這項合作計畫標誌著 OpenAI 首次公開涉足生物數據及其在科學發展上的應用 。

    OpenAI 以其在大型語言模型（如 GPT-4）方面的專業知識而聞名，現在正將其人工智慧技術應用於生物科技領域。與專注於延長壽命的新創公司 Retro Biosciences 的合作，象徵著人工智慧與再生醫學領域的策略性融合。將人類壽命延長十年的宏偉目標，突顯了這項研究的重要性。OpenAI 進軍生物人工智慧領域，預示著人工智慧正從傳統的語言處理任務擴展到專業科學領域。憑藉其在大型語言模型方面的成功經驗，OpenAI 為探索其他複雜數據類型奠定了基礎。生物學擁有龐大的序列和交互作用數據集，為應用先進人工智慧技術提供了沃土。這項舉措可能為人工智慧在其他科學領域的類似應用鋪平道路。此外，研究重點放在山中因子上，這反映了當前科學界對細胞重編程作為延長壽命和再生療法關鍵的濃厚興趣。山中因子已顯示出將成人細胞恢復到多能幹細胞狀態的潛力，為組織再生和對抗衰老提供了可能。這項合作計畫利用人工智慧來提高這一過程的效率，而效率一直是該領域的一個重大瓶頸。與獲得大量資金支持的新創公司 Retro Biosciences（由 Sam Altman 支持）的合作，表明了對這一研究方向的認真承諾和資源投入。Altman 的個人投資和 OpenAI 的參與，暗示了將人工智慧應用於解決基本生物學挑戰的長期願景。這種合作夥伴關係提供了人工智慧專業知識和生物研究能力，增加了取得重大突破的可能性。

 

    本文將深入探討 GPT-4b micro 的定義、獨特之處、架構、數學原理、影響以及未來發展方向。

2. 什麼是 GPT-4b Micro？

    GPT-4b micro 是一種專門的小型語言模型（Small Language Model, SLM，與 OpenAI 的大型通用語言模型不同，它專為生物研究量身打造。其主要目的是為延長壽命的科學研究設計和改造蛋白質 ，尤其側重於重新設計山中因子 。山中因子是一組四種蛋白質，能夠將成熟的人類細胞轉化為多能幹細胞 。這些經過重編程的細胞具有發育成體內幾乎任何類型細胞的潛力，為再生醫學甚至實驗室培養的人體器官提供了巨大的可能性。OpenAI 與 Retro Biosciences 之間的合作旨在透過生物技術的創新應用，將人類的健康壽命延長十年。據報導，該模型於 2024 年 11 月首次亮相。

    細胞重編程的概念，特別是使用山中因子的方法，一直是再生醫學領域的重要研究方向。然而，這個過程在歷史上效率低下。GPT-4b micro 旨在透過利用人工智慧來優化這些關鍵蛋白質，從而克服這一限制。“micro” 的命名暗示了其模型架構比通用大型語言模型更小、更專注，可能針對蛋白質工程的特定任務進行了優化。專門的 “micro” 模型的開發表明，對於某些科學問題，將計算資源集中於相關數據和量身定制的架構，可能比單純擴展通用模型更有效。這可能預示著為特定科學問題開發更高效、更有針對性的人工智慧工具的趨勢，從而可能降低計算成本並提高這些領域的性能。人工智慧直接應用於提高山中因子的有效性，可以顯著加速再生醫學和我們對衰老的理解方面的進展。透過提高細胞重編程的效率，GPT-4b micro 可能會為退化性疾病、器官修復，甚至可能逆轉生物衰老方面開闢新的治療可能性。這對醫療保健和壽命研究具有深遠的影響。這次發布的時間（2024 年 11 月）以及一些文章的 “最近更新” 日期（2025 年 1 月），表明這是一個相對較新的發展，突顯了該領域創新的快速步伐。這一新聞的時效性突顯了人工智慧及其在科學領域應用方面的動態特性。它強調了在這個快速發展的領域中保持對最新進展的關注的重要性。

3. 獨特之處與應用

    GPT-4b micro 的設計目標是修改和改造蛋白質以實現特定的生物學結果，而不是像 AlphaFold 那樣專注於預測蛋白質結構。它將蛋白質序列視為一種需要優化的語言。該模型分析來自不同物種的蛋白質序列，學習其中的模式，使其能夠提出精確的修改建議，以增強蛋白質的功能。這種方法對於山中因子尤其有效，GPT-4b micro 可以建議修改其高達三分之一的胺基酸，遠超傳統技術所能達到的程度。早期測試顯示，該模型在細胞重編程方面的效率比傳統方法高出 50 倍。其潛在應用包括再生醫學（改善退化性疾病的治療、器官替代）、抗衰老研究（逆轉細胞衰老）以及疾病治療（更有效的治療方法。GPT-4b micro 的成功突顯了人工智慧在生物科技和延長壽命領域的變革性潛力。

    AlphaFold 在預測蛋白質結構方面的成功是生物學領域的一項重大突破。GPT-4b micro 採取了一種不同但互補的方法，它專注於透過序列修改來實現功能優化。這種基於語言的比喻使得模型能夠利用序列分析的力量進行蛋白質工程。細胞重編程效率的顯著提高證明了這種新穎方法的實際影響。從結構預測轉向功能優化，標誌著人工智慧驅動的蛋白質工程領域的一個新方向，有可能釋放出超越理解蛋白質架構的新可能性。雖然了解蛋白質的結構至關重要，但設計具有增強或全新功能的蛋白質對於治療應用同樣重要。GPT-4b micro 對序列優化的關注直接滿足了這一需求。細胞重編程效率提高 50 倍是一項非凡的成就，可以克服再生醫學的一個主要障礙，使幹細胞療法更可行且更具規模。傳統的重編程方法速度緩慢且成功率低，限制了其臨床應用。GPT-4b micro 的突破可以顯著減少幹細胞生產所需的時間和資源，為更廣泛地採用再生療法鋪平道路。從治療退化性疾病到對抗衰老，其廣泛的潛在應用突顯了人工智慧驅動的蛋白質工程可能對人類健康和壽命產生的深遠影響。透過促進更有效的再生療法的開發，甚至可能逆轉細胞衰老，GPT-4b micro 可以為顯著改善人類的健康壽命做出貢獻。

 

表: GPT-4b Micro 與其他相關人工智慧模型的比較

4. GPT-4b Micro 的架構

    GPT-4b micro 被描述為一種專門的小型語言模型（SLM）。它在來自多個物種的大量蛋白質序列數據集上進行了訓練。訓練數據還包括蛋白質與蛋白質之間交互作用的相關資訊。這種獨特的方法使模型能夠學習蛋白質在分子層面的交互方式和功能。它採用了類似於 “少量樣本提示”（few-shot prompting）的技術，允許研究人員在請求建議之前，先向人工智慧模型展示所需的結果範例，從而引導模型。據報導，該模型的架構比 ChatGPT 的規模要小。

    GPT-4b micro 的架構雖然在提供的片段中沒有詳細說明，但顯然是基於支撐大多數現代大型語言模型的 Transformer 架構。 “小型” 的稱謂可能指的是相較於 GPT-4 等模型，其參數數量有所減少，並針對特定任務和數據領域進行了優化。在跨物種的蛋白質序列和交互作用數據上進行訓練，使得模型能夠泛化並學習蛋白質功能的基本原理。少量樣本提示的使用表明，該模型能夠在有限的範例下快速適應特定的蛋白質工程任務。針對這項專門任務使用較小的模型表明，對於某些科學應用而言，將計算資源集中於相關數據和量身定制的架構，可能比單純擴展通用模型更有效。這可能預示著針對特定科學問題開發更高效、更有針對性的人工智慧模型的趨勢，從而可能降低計算成本並提高這些領域的性能。在跨物種的蛋白質數據上進行訓練，可能使模型能夠識別保守的功能模體和進化模式，從而更深入地理解蛋白質設計原理。透過從不同生物體中種類繁多的蛋白質序列中學習，該模型有可能識別出控制蛋白質功能的基本規則，並將其應用於人類蛋白質的工程改造。少量樣本提示能力的採用，為研究人員提供了一個使用者友好的介面，使他們能夠根據其特定的研究目標輕鬆地引導模型進行所需的蛋白質修飾。這種互動式方法可以使人工智慧專業知識有限的生物學家也能有效地利用該模型進行研究，從而加速發現的步伐。

5. GPT-4b Micro 的數學原理

    GPT-4b micro 將蛋白質序列視為一種需要優化的語言。它分析這些序列中的模式，以提出增強蛋白質功能的修改建議。該模型可以建議修改山中因子中高達三分之一的胺基酸。Retro Biosciences 的科學家利用該模型生成了山中因子的重新設計方案，並採用了類似於 “少量樣本提示” 的技術。

    其底層的數學原理可能涉及序列到序列學習的應用，這與語言模型預測句子中下一個詞的方式類似。在這種情況下，“詞” 是胺基酸，“句子” 是蛋白質序列。模型根據訓練數據學習胺基酸之間的統計關係及其對蛋白質功能的影響。優化過程可能涉及探索廣闊序列空間的演算法，以識別預測能夠增強所需生物學結果（例如，細胞重編程效率的提高）的修飾。將蛋白質序列視為一種語言的比喻，為將自然語言處理技術應用於蛋白質工程領域提供了一個強大的框架。這種方法允許研究人員利用在語言模型方面取得的進展來理解和操作生物序列，從而可能帶來新的見解和工程策略。能夠提出顯著的修改（高達三分之一的胺基酸）表明，該模型不僅僅是進行微小的調整，而且能夠提出人類研究人員通常不會考慮的激進重新設計方案。這表明人工智慧有可能克服人類在蛋白質設計方面的偏見和直覺，從而發現高效的蛋白質變體。少量樣本提示的使用意味著該模型可以從有限的成功蛋白質修飾範例中學習，使其能夠適應廣泛的蛋白質工程任務，即使在沒有大量特定範例數據集的情況下也是如此。這種能力在生物研究中尤其有價值，因為為每個感興趣的蛋白質獲取大型標記數據集可能具有挑戰性。

6. 影響與未來方向

    GPT-4b micro 在提高細胞重編程效率方面取得了顯著的突破，效率提高了 50 倍。這可能會徹底改變再生醫學，使幹細胞生產更有效率，並可能改善退化性疾病、器官替代和抗衰老療法的治療效果。OpenAI 和 Retro Biosciences 計劃公開發表關於 GPT-4b micro 及其成果的研究。該模型目前處於研究階段，尚未作為商業產品推出。OpenAI 的執行長 Sam Altman 認為，GPT-4b micro 的發展是朝向通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI）邁出的一步。其成功也引發了關於人工智慧是否能夠實現真正的科學發現的疑問。由於其決策過程的 “黑箱” 特性，理解 GPT-4b micro 如何提出建議仍然是一個關鍵的研究領域。

    細胞重編程效率提高 50 倍是一個顯著的成果，在科學界引起了相當大的興奮。計劃發布的研究將允許獨立驗證並進一步探索該模型的能力。雖然這項技術前景廣闊，但仍處於早期開發階段。與通用人工智慧的聯繫反映了 OpenAI 更廣泛的雄心壯志。該模型的 “黑箱” 特性突顯了深度學習中可解釋性的持續挑戰。預計發布的研究對於科學界驗證這些聲明並在此基礎上進行研究至關重要，從而促進該領域的進一步發展。公開科學實踐，例如發表研究和共享數據，對於加速科學進步至關重要。OpenAI 和 Retro Biosciences 的透明度對於更廣泛地採用和發展這項技術至關重要。目前的研發狀態和缺乏商業可用性表明，儘管結果令人鼓舞，但在這項技術能夠廣泛應用於臨床環境之前，仍需要大量的研究和開發工作。彌合實驗室突破與實際應用之間的差距需要嚴格的測試、驗證和監管批准。從研究到廣泛臨床應用的過程可能漫長而複雜。提及 GPT-4b micro 是朝向通用人工智慧邁出的一步，表明 OpenAI 不僅將此項目視為一項科學應用，而且也是對開發更先進和更有能力的人工智慧系統這一更廣泛目標的貢獻。這種觀點突顯了生物學等專業領域的突破有可能促進人工智慧更廣泛智能的發展。該模型的 “黑箱” 特性在醫療保健等關鍵領域引發了關於人工智慧可解釋性和可解釋性的重要問題，強調需要進一步研究以理解此類模型的決策過程。儘管該模型的性能令人印象深刻，但理解 為什麼 它提出某些建議對於建立信任和確保其應用（尤其是在具有高度倫理和醫療影響的領域）的安全性至關重要。

7. 結論

    GPT-4b micro 代表了人工智慧在生物研究領域的一種新穎而強大的應用，特別是為了延長人類壽命。其基於語言的蛋白質工程方法，特別是山中因子的優化，在提高細胞重編程效率方面展現了巨大的潛力。OpenAI 與 Retro Biosciences 之間的合作，突顯了人工智慧與生物科技在應對人類健康和衰老基本挑戰方面的日益融合。儘管仍處於研究階段，GPT-4b micro 在徹底改變再生醫學、抗衰老研究以及我們對衰老和疾病相關生物過程的理解方面，具有顯著的潛力。總而言之，GPT-4b micro 的開發代表了人工智慧在生物研究領域的一個令人興奮的進步。它獨特的蛋白質工程方法，特別是對山中因子的優化，為提高細胞重編程效率和推動再生醫學的發展提供了新的途徑。

 

    OpenAI 與 Retro Biosciences 的合作，體現了跨學科合作在解決複雜科學問題方面的力量。隨著研究的持續進行和成果的公開發表，GPT-4b micro 有望在未來幾年對人類健康和壽命研究產生重大影響。

 

 

Reference:

1. tecknexus.com,  https://tecknexus.com/ai-meets-longevity-openai-retros-gpt-4b-micro/13/#:~:text=OpenAI%20and%20Retro%20Biosciences%20have,Last%20Updated%3A%20January%2020%2C%202025
2. AI Meets Longevity: OpenAI & Retro's GPT-4b Micro - TeckNexus,  https://tecknexus.com/ai-meets-longevity-openai-retros-gpt-4b-micro/13/
3. GPT-4b micro: OpenAI's Revolutionary AI Model That Could Help Us ..., https://firstmovers.ai/gpt-4b-micro/
4. GPT-4b Enters The Laboratory: New AI Model For Longevity,  https://blog.a4m.com/gpt-4b-enters-the-laboratory-openais-new-model-takes-on-longevity-science/
5. OpenAI's GPT-4b Micro: The Little-Known AI Model That Could ..., https://slguardian.org/openais-gpt-4b-micro-the-little-known-ai-model-that-could-revolutionize-longevity/
6. OpenAI's GPT-4b micro aims to enhance human longevity. - automateed.com, https://automateed.com/openais-gpt4b-micro-aims-to-enhance-human-longevity/
7. AI in ICAI,  https://ai.icai.org/articles_details.php?id=155
8. OpenAI's GPT-4b micro model can create proteins that can transform ordinary cells into stem cells - Mezha.Media,  https://mezha.media/en/2025/01/18/openai-s-gpt-4b-micro-model-can-create-proteins-that-can-transform-ordinary-cells-into-stem-cells/
9. OpenAI's new GPT-4b micro model optimizes proteins for longevity research - The Decoder, https://the-decoder.com/openais-new-gpt-4b-micro-model-optimizes-proteins-for-longevity-research/
10. OpenAI Develops GPT-4b Micro - Perplexity,  https://www.perplexity.ai/page/openai-develops-gpt-4b-micro-KtP.4bROQoi7Ns6CiC3SpA
11. GPT-4b Enters The Laboratory: OpenAI's New Model Takes On Longevity Science,  https://worldhealth.net/news/gpt-4b-laboratory-new-model-longevity-science/
12. The ChatGPT AI model nobody talks about might add years to your life, https://bgr.com/tech/the-chatgpt-ai-model-nobody-talks-about-might-add-years-to-your-life/