BABE: Biology Arena BEnchmark

Samenvatting

De snelle evolutie van grote taalmmodellen (LLM's) heeft hun mogelijkheden uitgebreid van eenvoudige dialoog naar geavanceerd wetenschappelijk redeneren. Bestaande benchmarks in de biologie slagen er echter vaak niet in om een cruciale vaardigheid te beoordelen die van onderzoekers wordt verlangd: het vermogen om experimentele resultaten te integreren met contextuele kennis om zinvolle conclusies te trekken. Om dit hiaat op te vullen, introduceren wij BABE (Biology Arena BEnchmark), een uitgebreide benchmark die is ontworpen om de experimentele redeneervaardigheden van biologische AI-systemen te evalueren. BABE is op unieke wijze samengesteld uit peer-reviewed onderzoeksartikelen en real-world biologische studies, waardoor de taken de complexiteit en interdisciplinaire aard van daadwerkelijk wetenschappelijk onderzoek weerspiegelen. BABE daagt modellen uit om causaal redeneren en inferentie over verschillende schaalniveaus uit te voeren. Onze benchmark biedt een robuust kader om te beoordelen hoe goed AI-systemen kunnen redeneren als praktiserende wetenschappers, en biedt zo een authentiekere maatstaf voor hun potentieel om bij te dragen aan biologisch onderzoek.

English

The rapid evolution of large language models (LLMs) has expanded their capabilities from basic dialogue to advanced scientific reasoning. However, existing benchmarks in biology often fail to assess a critical skill required of researchers: the ability to integrate experimental results with contextual knowledge to derive meaningful conclusions. To address this gap, we introduce BABE(Biology Arena BEnchmark), a comprehensive benchmark designed to evaluate the experimental reasoning capabilities of biological AI systems. BABE is uniquely constructed from peer-reviewed research papers and real-world biological studies, ensuring that tasks reflect the complexity and interdisciplinary nature of actual scientific inquiry. BABE challenges models to perform causal reasoning and cross-scale inference. Our benchmark provides a robust framework for assessing how well AI systems can reason like practicing scientists, offering a more authentic measure of their potential to contribute to biological research.