BioMedGPT-R1 – 清华联合水木分子推出的多模态生物医药大模型

BioMedGPT-R1是什么

BioMedGPT-R1 是清华大学AI产业研究院（AIR）与北京水木分子生物科技有限公司联合推出的升级版多模态生物医药开源大模型。BioMedGPT-R1基于 DeepSeek R1 技术，更新文本基座模型和跨模态特征对齐，实现生物模态（如分子、蛋白质）与自然语言的统一融合。模型能处理多种生物医学任务，支持跨模态问答和深度推理，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性能显著提升，在生物医药文本问答任务上接近人类专家水平。

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）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。
• 药物分子理解与分析：对化学小分子进行结构、官能团、生化性质等方面的推理分析。
• 药物靶点探索与挖掘：分析生物数据和文本信息，辅助发现潜在的药物靶点，加速药物研发的早期阶段。

BioMedGPT-R1的技术原理

• 多模态融合架构：整合自然语言模态和生物模态（如分子、蛋白质）的数据。基于生物模态编码器（如分子编码器和蛋白质编码器）提取特征，将“对齐翻译层”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：用对齐翻译层（Translator），将生物模态的编码输出与文本模态的语义表征对齐，模型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，提升模型的文本推理能力，进一步优化多模态任务的性能。
• 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到语义空间。
  • 第二阶段：同时微调对齐翻译层和基座大语言模型，激发模型在下游任务上的多模态深度推理能力。

BioMedGPT-R1的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/PharMolix/OpenBioMed
• 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，辅助设计和优化药物分子。
• 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、文献解读和临床决策支持。