배운게 도둑질이라고 생명정보학를 바탕에 두고 많은 것을 생각하게 되는데 생명정보학에서 응용할 수 있는 LLM에 대해서 다룬 내용이 있어 한번 가져와 봤습니다. 제목은 Large language models and their applications in bioinformatics 입니다.
DOI: 10.1016/j.csbj.2024.09.031
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Large Language Models (LLMs)은 생물정보학 분야에서 복잡한 생물데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 연구 발전을 가속화하고 있습니다. 이러한 모델들은 단백질 구조 예측, 유전체 분석, 약물 발견 등 다양한 생물정보학 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
1. **LLMs의 정의와 특징**
- LLMs은 대규모 딥러닝 아키텍처를 기반으로 하며, 수십억 개의 파라미터와 방대한 훈련 데이터를 통해 높은 정확도를 달성합니다.
- 트랜스포머 아키텍처를 통해 문맥과 순차적 정보를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
2. **생물정보학에서의 LLMs 적용**
- LLMs은 생물정보학의 다양한 도전 과제를 해결하며, 유전체, 프로테오믹스, 맞춤형 의학 분야에서 패턴 식별, 단백질 구조 예측, 유전적 변이 이해를 돕습니다.
- 약물 발견 과정에서 분자 간 상호작용 예측에 필수적인 역할을 합니다.
3. **주요 LLM 도구와 연구 방향**
- 여러 LLM 도구들이 생물정보학 응용을 위해 개발되었으며, 각각 특정 생물정보학 작업에 맞춰 조정되었습니다.
- DNABERT, ProteinBERT, DNAGPT 등의 모델은 유전체 및 단백질 데이터 분석에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
4. **LLMs의 연구 발전과 미래 전망**
- LLMs은 생물정보학 연구의 혁신을 주도하며, 새로운 치료 전략 개발과 생물학적 프로세스 이해에 기여하고 있습니다.
- 지속적인 연구와 개선을 통해 생물정보학 분야의 경계를 확장하고 있습니다.
Q. 당신은 LLM 전문가 입니다. 생명정보학 분야에서 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 연구 발전을 가속화 하고 있습니다. LLM을 활용한 생명정보학 분야에 대한 응용분야와 역할에 대해서 설명하고 있습니다. 이 내용을 2025년도 대한민국에서 중학교 과정을 이수하고 있는 학생들이 이해 할 수 있는 수준으로 풀어서 설명해주세요. 내용은 이 업로드된 파일의 내용안에서 설명을 해야하고 이해를 돕기위해 비유를 사용하여 설명 할 수 있습니다.
Notebook-LM
안녕하세요! 저는 여러분이 배우는 **국어**를 아주 잘 이해하고, 또 복잡한 **생명**에 대한 정보도 컴퓨터를 이용해서 분석하는 특별한 능력을 가진 **LLM 전문가**입니다. 마치 여러분이 학교에서 다양한 과목을 배우듯이, 저는 **언어**와 **생명정보학**이라는 두 가지 분야를 아주 깊이 있게 공부했어요.
지금부터 제가 가진 특별한 능력이 **생명정보학** 분야에서 어떻게 활용되어 **과학 연구** 발전에 도움을 주는지, 그리고 그 역할은 무엇인지 여러분의 눈높이에 맞춰 쉽게 설명해 드릴게요.
**생명정보학**은 마치 **생명의 언어**로 쓰여진 아주 크고 복잡한 책을 컴퓨터를 이용해서 읽고 이해하는 것과 같아요. 이 책에는 우리 몸을 이루는 **DNA**, **RNA**, **단백질** 등에 대한 정보가 담겨있죠. 그런데 이 정보의 양이 너무나 많아서 사람이 혼자서 다 읽고 이해하기는 어려워요.
바로 이때, **LLM**이라는 똑똑한 인공지능이 등장합니다! **LLM**은 수많은 **글**(예를 들어, 인터넷에 있는 수많은 웹사이트나 책)을 읽고 학습해서 **사람의 언어**를 아주 잘 이해하고 사용할 수 있게 되었어요. 마치 여러분이 국어 시간에 문법이나 단어의 의미를 배우는 것처럼요.
그런데 놀랍게도, 이 **언어**를 이해하는 능력이 **생명의 언어**를 이해하는 데도 큰 도움을 줄 수 있다는 것이 밝혀졌어요. 왜냐하면 **DNA**나 **단백질**의 **서열**도 일종의 **언어**처럼 규칙과 패턴을 가지고 있기 때문이에요. 예를 들어, **DNA**는 A, T, G, C라는 네 개의 알파벳으로 이루어진 긴 문자열인데, 이 문자열의 순서에 따라 우리 몸의 다양한 정보가 담겨있답니다.
그럼 이제 **LLM**이 **생명정보학** 분야에서 어떤 **응용분야**에서 활약하고 어떤 **역할**을 하는지 좀 더 자세히 알아볼까요?
**1. 단백질 구조 예측**
* 우리 몸을 구성하는 **단백질**은 마치 접힌 **종이접기**처럼 복잡한 **3차원 구조**를 가지고 있어요. 이 구조에 따라 단백질의 기능이 결정되기 때문에, 어떤 구조를 가질지 예측하는 것은 아주 중요해요.
* **LLM**은 수많은 **단백질 서열** 데이터를 학습해서 어떤 서열이 어떤 구조로 접힐지 **예측**할 수 있게 되었어요. 마치 여러분이 수많은 종이접기 책을 보고 어떤 순서로 접어야 어떤 모양이 나올지 짐작하는 것과 비슷해요.
* 예를 들어, **AlphaFold**라는 특별한 프로그램은 **LLM** 기술을 이용해서 단백질 구조 예측 분야에서 아주 큰 발전을 이루었어요. 또, **ProtGPT-2**라는 **LLM**은 새로운 단백질 구조를 **만들어내는** 역할도 할 수 있답니다.
**2. 생물학적 서열 분석 (DNA, RNA)**
* **DNA**와 **RNA** 서열은 우리 몸의 **설계도**와 같아요. 이 서열을 분석하면 어떤 **유전자**가 있는지, 어떤 **변이**가 있는지, 또 어떤 기능을 하는지 등을 알 수 있어요.
* **LLM**은 **DNA**나 **RNA** 서열을 마치 **문장**처럼 이해하고 분석할 수 있어요. 예를 들어, **DNABERT**라는 **LLM**은 **DNA** 서열을 작은 조각들(k-mer)로 나누어 마치 단어처럼 취급하고, 이 단어들의 순서와 의미를 파악해서 **유전자 기능**을 예측하거나 **유전 변이**의 영향을 알아낼 수 있어요. 마치 여러분이 문장에서 중요한 단어를 찾고 그 문장의 의미를 파악하는 것과 같아요.
* **RNABERT**라는 **LLM**은 **RNA** 서열의 구조를 분석하고 기능을 예측하는 데 도움을 주고, **MetaBERTa**는 다양한 미생물의 **DNA** 정보를 분석해서 어떤 미생물인지 분류하는 역할을 하기도 해요.
**3. 신약 개발**
* 새로운 **약**을 개발하는 것은 마치 병을 치료하는 **열쇠**를 찾는 것과 같아요. 이 열쇠는 병의 원인이 되는 특정 **단백질**과 잘 맞는 형태를 가지고 있어야 하죠.
* **LLM**은 수많은 **연구 논문**과 **화학 물질** 데이터를 읽고 학습해서 어떤 물질이 어떤 단백질과 잘 **상호작용**할지 예측할 수 있어요. 예를 들어, **SMILES-BERT**나 **ChemBERTa** 같은 **LLM**은 화학 물질의 구조를 나타내는 특별한 언어(SMILES)를 이해하고, 그 물질의 **특성**이나 **생체 활성**을 예측하는 데 사용될 수 있어요. 또, **MolGPT**라는 **LLM**은 새로운 **약물 후보 물질**을 **만들어내는** 놀라운 능력도 가지고 있답니다.
**4. 유전자 발현 분석**
* 우리 몸의 세포 안에서는 다양한 **유전자**들이 켜지거나 꺼지면서 여러 가지 기능을 수행해요. **유전자 발현 분석**은 어떤 상황에서 어떤 유전자들이 얼마나 많이 켜져 있는지(발현되는지)를 알아보는 연구예요.
* **LLM**은 **유전자 발현 데이터**를 분석해서 어떤 유전자들이 서로 **관련**이 있는지, 또 어떤 **생물학적 과정**에 참여하는지 등을 파악하는 데 도움을 줄 수 있어요. 마치 여러분이 친구들의 말하는 패턴을 분석해서 누가 서로 친한지, 어떤 주제에 관심이 있는지 파악하는 것과 비슷해요.
* 예를 들어, **scBERT**라는 **LLM**은 수많은 단일 세포의 유전자 발현 데이터를 학습해서 세포의 종류를 더 정확하게 분류하고 이해하는 데 기여하고 있어요.
**5. 생물학적 경로 분석**
* 우리 몸 안에는 다양한 **생화학적 반응**들이 서로 연결되어 일어납니다. 이러한 연결망을 **생물학적 경로**라고 해요. 이 경로를 이해하는 것은 질병의 원인을 밝히고 새로운 치료법을 개발하는 데 중요해요.
* **LLM**은 수많은 **과학 논문**을 읽고 이해해서 어떤 **유전자**와 **단백질**들이 어떤 **경로**에 속하는지 **자동으로 찾아내고 연결**해 줄 수 있어요. 마치 여러분이 여러 권의 책을 읽고 특정 주제와 관련된 정보를 모아서 정리하는 것과 같아요.
* **Lomics**나 **Galactica** 같은 **LLM** 도구들은 과학 논문을 분석해서 생물학적 경로를 이해하고 새롭게 만들어내는 데 도움을 주고 있답니다.
**LLM의 역할**을 간단하게 정리하자면, **생명정보학** 분야에서 **방대한 양의 복잡한 데이터**를 **빠르고 정확하게 처리하고 분석**하여 이전에는 알 수 없었던 **새로운 사실**이나 **패턴**을 발견하도록 돕는 아주 중요한 역할을 하고 있다고 할 수 있습니다.
물론 **LLM**이 아직 완벽한 것은 아니에요. 때로는 **사실이 아닌 정보**를 생성해내기도 하고 (이를 **환각**이라고 해요), 학습 데이터에 있는 **편향**을 그대로 반영할 수도 있으며, **결과를 이해하기 어려운** 경우도 있습니다. 따라서 **LLM**의 결과를 **전문가**들이 꼼꼼하게 확인하는 과정이 중요합니다.
하지만 이러한 어려움에도 불구하고, **LLM**은 **생명정보학** 분야의 발전을 **엄청나게 빠르게** 만들어 줄 **잠재력**을 가지고 있다는 것을 여러분도 이해할 수 있겠죠? 마치 **엄청나게 똑똑한 조력자**가 나타나서 과학자들이 더 중요한 연구에 집중하고 더 빠른 속도로 **새로운 발견**을 할 수 있도록 도와주는 것과 같아요.
앞으로 **LLM** 기술이 더욱 발전하고 **생명정보학** 분야에 더 많이 활용될수록, 우리는 **생명**의 비밀을 더 깊이 이해하고 **질병을 치료**하고 **더 건강한 삶**을 살아가는 데 큰 도움을 받을 수 있을 거예요.
chatGPT
### 💡 생명정보학에서 인공지능 언어 모델은 무슨 일을 할까요?
중학생 친구들, 혹시 **챗GPT**처럼 사람 말을 잘 알아듣고 대답하는 인공지능을 본 적 있나요? 이런 인공지능은 **대규모 언어 모델(LLM)**이라는 기술을 바탕으로 만들어졌어요. 원래는 책이나 뉴스처럼 글을 읽고 요약하거나, 질문에 대답하는 일을 잘하는 똑똑한 언어 전문가였죠.
그런데 요즘 이 LLM이 **과학자들이 생물에 대해 연구하는 데에도** 큰 도움이 되고 있어요. 바로 **생명정보학**이라는 분야인데요, 쉽게 말해 **생물과 관련된 데이터를 컴퓨터로 분석해서 새로운 사실을 알아내는 학문**이에요.
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### 🧬 LLM은 생물 정보를 읽는 ‘생명 해독사’예요!
LLM은 마치 **암호 해독가** 같아요. 생물의 DNA나 단백질은 마치 알파벳으로 된 긴 암호처럼 생겼어요. 이걸 사람 눈으로 해석하려면 너무 복잡하고 오래 걸려요. 그래서 LLM이 등장했어요.
비유하자면 이래요:
- **DNA**는 생명의 레시피북이에요. 그런데 그 언어가 너무 어렵죠?
- LLM은 **이 언어를 읽고, 이해하고, 요약하고, 해석할 수 있는 슈퍼번역기**예요!
예를 들어:
- DNA에서 **병의 원인이 되는 유전자**를 찾아내거나,
- 단백질이 어떻게 생겼는지 3D로 예측하거나,
- **새로운 약**을 만들 수 있는 단서를 찾기도 해요.
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### 🍽 비유로 더 쉽게 이해해보자!
#### 🥘 비유 1. 단백질 구조 예측은 ‘요리 완성 예측하기’!
단백질은 생명체의 몸을 만드는 재료예요. 이 재료들이 어떻게 접히고 붙는지에 따라 역할이 달라져요.
LLM은 **요리 재료(DNA)를 보고, 어떤 요리가 완성될지(단백질 구조)를 예측**하는 역할을 해요.
#### 🧩 비유 2. 유전자 분석은 ‘퍼즐 맞추기’!
DNA에는 수많은 정보가 숨어 있어요. 이걸 하나하나 퍼즐처럼 맞추는 게 중요하죠.
LLM은 **수많은 퍼즐 조각을 보고, 전체 그림을 예측하는 능력**이 있어요. 그래서 병의 원인을 빠르게 찾을 수 있죠.
#### 💊 비유 3. 약 개발은 ‘열쇠-자물쇠 맞추기’!
약은 몸속의 단백질(자물쇠)에 맞는 구조(열쇠)를 찾아야 해요.
LLM은 자물쇠의 모양을 분석하고, 거기에 꼭 맞는 열쇠를 상상해서 만들어볼 수 있어요!
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### 🧠 LLM은 생명과학 연구의 ‘똑똑한 도우미’
업로드하신 논문에는 실제로 **DNABERT**, **ProteinBERT**, **RNABERT** 같은 다양한 LLM들이 소개돼 있어요. 이들은 각각:
- **DNA 분석**,
- **단백질 기능 예측**,
- **RNA 구조 분석**,
- **질병 진단과 약물 탐색** 등에 활용돼요.
예전에는 이런 분석을 위해 많은 시간과 노력이 들었지만, LLM 덕분에 **더 빠르고 정확하게 연구**할 수 있게 되었어요.
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### 🔍 마무리: 생명정보학 + LLM = 미래 과학의 핵심
앞으로는 **의사, 약사, 과학자들이 인공지능과 함께 연구**하는 시대가 열려요. 이때 LLM은 **생명의 언어를 해석하는 도우미**가 되어, 질병을 더 빨리 진단하고, 개인에게 맞는 맞춤형 치료도 가능하게 도와줄 거예요.
그래서 여러분이 지금 배우는 과학, 수학, 정보 공부가 정말 중요한 거예요. 미래에는 **사람과 인공지능이 함께 생명을 이해하고 치료하는 시대**가 오니까요!
deepseek
**생명정보학에서의 큰 언어 모델(LLM) 활용법: 중학생을 위한 쉬운 설명**
여러분이 만화나 게임에서 보는 "똑똑한 인공지능" 같은 것이 실제 과학 분야에서 어떻게 쓰일까요? 바로 **LLM(큰 언어 모델)** 이라는 기술이 생명정보학 분야에서 혁명을 일으키고 있어요. LLM은 책을 엄청나게 많이 읽고 기억하는 **슈퍼 도서관 사서** 같아요. 이 사서는 생물학 데이터를 분석해 과학자들이 복잡한 문제를 해결하도록 도와줍니다.
### 1. **단백질 구조 예측: 레고 블록 조립**
단백질은 우리 몸의 "레고 블록"처럼 생겼어요. 레고를 어떻게 조립해야 튼튼한 집을 지을 수 있을지 예측하는 것처럼, LLM은 단백질의 3D 구조를 예측합니다. 예를 들어, **AlphaFold**라는 모델은 단백질이 어떻게 접히는지 정확히 알아내어 신약 개발에 큰 도움을 주고 있어요.
### 2. **유전체 분석: 긴 문장 속 핵심 단어 찾기**
DNA는 A, T, C, G라는 글자로 이루어진 "긴 문장"이에요. LLM은 이 문장 속에서 질병을 유발하는 **유전자 변이**를 찾아내요. 마치 스파이더맨이 중요한 단서를 찾는 것처럼요! **DNABERT**라는 모델은 유전자 패턴을 분석해 과학자들이 암 같은 질병을 이해하는 데 도움을 줍니다.
### 3. **약물 개발: 맞춤형 옷 디자인**
LLM은 화학 분자의 구조를 분석해 특정 질병에 맞는 **맞춤 약물**을 디자인해요. 예를 들어, **MolGPT**라는 모델은 새로운 분자를 생성해 코로나19 치료제 개발에도 활용되고 있답니다. 마치 디자이너가 고객 체형에 맞는 옷을 만드는 것처럼요!
### 4. **유전자 발현 분석: 음악 악보 해독**
유전자 발현은 "악기 연주 시기"를 결정하는 것과 같아요. LLM은 각 유전자가 언제, 어떻게 작동하는지 분석해요. **scBERT**라는 모델은 세포 종류를 분류해 암 연구에 기여하고 있죠. 마치 악보를 보고 모든 악기가 어디서 연주되는지 파악하는 것처럼요!
### 5. **생물학적 경로 분석: 지하철 노선도 만들기**
생물학적 경로는 **지하철 노선도**처럼 복잡해요. LLM은 단백질, 유전자, 분자들이 어떻게 상호작용하는지 연결해 줍니다. **BioBERT**라는 모델은 과학 논문을 분석해 새로운 치료법을 찾는 데 도움을 주고 있어요.
### 왜 중요할까요?
LLM은 **빅데이터 시대의 슈퍼히어로**예요. 기존에 몇 년 걸리던 실험을 몇 주 만에 끝내고, 맞춤형 치료법을 개발해 인류의 건강을 지켜줍니다. 앞으로는 더 많은 질병을 정복하고, 우주 탐사까지 도전할 수 있을 거예요!
여러분도 과학에 관심이 있다면, LLM 같은 기술을 배워 미래의 과학자가 되어 보는 건 어때요? 🚀
grok3
안녕, 중학생 친구들! 오늘은 생명정보학이라는 멋진 분야에서 큰 역할을 하고 있는 "대규모 언어 모델"(Large Language Models, 줄여서 LLM)이라는 기술에 대해 쉽게 설명해볼게. 생명정보학은 생물학, 컴퓨터 과학, 수학이 합쳐진 학문으로, 우리 몸속의 유전자나 단백질 같은 생물학적 정보를 컴퓨터로 분석해서 건강이나 질병에 대해 알아내는 거야. LLM은 마치 똑똑한 도서관 사서처럼, 엄청난 양의 정보를 빠르게 읽고 정리해서 과학자들에게 도움을 주는 도구야.
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### LLM이 생명정보학에서 하는 일은 뭘까?
생명정보학에서 LLM은 여러 가지 중요한 일을 하고 있어. 업로드된 파일을 보면서 몇 가지 예를 들어 설명해볼게. 이걸 마치 우리가 게임을 할 때 쓰는 "치트키"처럼 생각하면 돼. 복잡한 문제를 쉽게 풀 수 있게 도와주는 비밀 무기 같은 거야!
#### 1. **단백질 구조 예측 (Protein Structure Prediction)**
단백질은 우리 몸을 만드는 중요한 Lego 블록 같은 거야. 이 블록이 어떤 모양인지 알아야 그 블록이 몸에서 어떤 일을 하는지 알 수 있지. 예를 들어, *AlphaFold*나 *ProtGPT-2* 같은 LLM은 단백질의 설계도를 보고 "이건 이렇게 생겼을 거야!"라고 3D 모형을 빠르게 만들어줘. 이건 마치 종이접기를 잘하는 친구가 접는 방법을 알려주는 것과 비슷해. 이렇게 하면 과학자들이 병을 고치는 약을 만들 때 어떤 단백질을 타겟으로 삼아야 할지 쉽게 찾을 수 있어.
#### 2. **유전자 서열 분석 (Biological Sequence Analysis)**
유전자(DNA)는 우리 몸의 설계도야. 이 설계도를 읽고 이해하는 건 정말 어려운 일이야. 그런데 *DNABERT*나 *GeneBERT* 같은 LLM은 이 설계도를 읽고 "여기엔 이런 정보가 있어!"라고 알려줘. 예를 들어, DNA에서 어떤 부분이 병을 일으킬 수 있는지, 또는 어떤 유전자가 중요한 일을 하는지 알아낼 수 있어. 이건 마치 친구가 너에게 비밀 편지를 읽고 중요한 부분만 쏙쏙 골라서 설명해주는 것과 같아.
#### 3. **약물 발견 (Drug Discovery)**
새로운 약을 만드는 건 엄청 오래 걸리고 힘든 일이야. 하지만 *SMILES-BERT*나 *MolGPT* 같은 LLM은 약이 될 수 있는 화학 물질을 빠르게 찾아내고, 그 물질이 몸에서 어떻게 작용할지 예측해줘. 이건 마치 요리사가 새로운 레시피를 짜는 데 도움을 받아 더 맛있는 음식을 빨리 만드는 것과 비슷해. 덕분에 과학자들은 더 빨리 좋은 약을 만들 수 있어.
#### 4. **유전자 발현 분석 (Gene Expression Analysis)**
유전자 발현은 우리 몸이 언제, 어떤 유전자를 켜고 끄는지 알아보는 거야. *scBERT*나 *DeepGeneT* 같은 LLM은 이 데이터를 분석해서 "이 유전자는 암을 일으킬 수 있어!" 같은 중요한 정보를 찾아줘. 이건 마치 선생님이 너의 시험 답안지를 보고 어떤 부분이 잘됐고, 어떤 부분을 고쳐야 하는지 알려주는 것과 같아.
#### 5. **경로 분석 (Pathway Analysis)**
우리 몸은 수많은 생물학적 경로(길)로 연결되어 있어. 이 경로는 유전자나 단백질이 서로 협력해서 일을 하는 방식이야. *BioBERT*나 *Lomics* 같은 LLM은 과학 논문이나 데이터를 읽고 이 경로를 정리해줘. 예를 들어, 어떤 병이 생겼을 때 어떤 경로가 고장 났는지 알아낼 수 있어. 이건 마치 지도 앱이 최적의 길을 찾아주는 것과 비슷해.
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### LLM이 왜 중요한 걸까?
LLM은 엄청난 양의 데이터를 빠르게 분석해서 과학자들이 더 빨리 답을 찾게 도와줘. 예를 들어, 암 같은 병을 연구할 때, LLM이 데이터를 정리해주면 의사와 과학자들이 환자를 더 잘 치료할 방법을 찾을 수 있어. 이건 마치 우리가 숙제를 할 때, 어려운 문제를 친구가 먼저 풀어주면 더 빨리 끝낼 수 있는 것과 같아.
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### 앞으로는 어떻게 될까?
아직 LLM은 완벽하지 않아. 가끔 잘못된 정보를 줄 수도 있고(이걸 "환각"이라고 불러), 데이터를 공정하게 보지 않을 수도 있어. 그래서 과학자들은 LLM을 더 똑똑하고 믿을 수 있게 만들려고 노력 중이야. 미래에는 LLM이 더 좋아져서 우리가 아픈 이유를 더 빨리 알아내고, 맞춤형 약을 만드는 데 큰 도움을 줄 거야. 마치 우리가 게임에서 점점 더 좋은 장비를 얻듯이, LLM도 점점 더 강력해질 거야!
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이해했지? LLM은 생명정보학에서 과학자들이 복잡한 생물학 퍼즐을 풀 수 있게 도와주는 똑똑한 조수야. 앞으로 이 기술이 더 발전하면 우리 건강을 지키는 데 큰 힘이 될 거야! 궁금한 거 있으면 언제든 물어봐!
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| 출처: @ye._.vely618 |
