自然语言处理领域一直致力于开发 Transformer 的变体或优化技术,保留 Attention 的思想,但降低 Attention 的计算复杂度,这其中,不少也应用在了生命科学基座模型中,例如 scBERT 和 scFoundation 应用的 Performer 架构,scGPT 和 DNABERT2 应用的 FlashAttention 技术等。 Hyena 架构的设计出发点与上述技术类似,研究者想...
from transformers import GPT2TokenizerFast tokenizer = GPT2TokenizerFast(tokenizer_object=new_tokenizer) #model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") #这个是加载预训练模型,英文的,这里是dna语言:) config = AutoConfig.from_pretrained( "gpt2", vocab_size=len(tokenizer), n_ctx=128, bos_toke...
但已有的DNA语言模型多采用BERT架构，通过类似完形填空的方式进行训练，尽管可以理解DNA序列，但难以像GPT模型那样创造性地生成全新序列。同时这些模型的输入窗口较为狭窄，一次只能处理较短的DNA片段，难以对完整基因组进行分析。2024年10月30日，北京理工大学邵斌教授课题组在 Nature Communications 期刊发表了题为：A lo...
图2. DNABERT-Prom相关实验的统计和分析 4.2 可视化模型的解释 为了克服深度学习中的黑箱难以解释的问题,BERT模型需要解释出自己学习到的东西。因此,作者做了相关的工作来证明对于BERT寻找相关的重要位点和理解它们与上下文的关系是非常自然的。通过可视化bert的attention层得到的分数解释了学习的重要位点在哪里(如图3所示)...
大模型的技术路线主要包含bert,gpt和混合 数据来源: 北京aigc论坛整理,国泰君安证券研究 现在让大模型本事变大的一个最大的难点,就是让计算机能够正确地理解,学到,学好语言,也就是大语言模型(llm) .让计算机识别语言很困难,因为每...
1976年，Erwin Neher和Bert Sakmann开发了膜片钳技术（the patch-clamp technique），该技术明确表明电流是由膜中许多通道蛋白的开放产生的。尽管该技术最初旨在记录微小电流，但自那以后它已成为神经科学中研究电信号的最重要工具之一。论文链接：https://www.nature.com/articles/260799a0 7、一类纳米材料的诞生（...
3.2 探究损失函数的参数设置 类别不平衡的损失的超参数在模型训练中尤为重要。图3A结果表明超参数调整范围设置为1到10时分类指标AUC趋于稳定，且越大性能越差，因此作者将该值设为5。图3B表明将学习率设置为0.01时，可以达到最佳分类性能。为了更直观地理解负样本和正样本之间的距离分布，对ProtBert生成的嵌入表征...
2023年8月17日，英国邓迪大学英国医学研究委员会蛋白磷酸化与泛素化中心（MRC PPU）Karim Labib研究组与山东大学生命科学学院洪烨课题组、英国医学研究委员会分子生物实验室（MRC LMB）Joseph Yeeles研究组、以及英国邓迪大学的Constance Alabert研究组合作在Science上以长文形式在线发表了题为 DNSN-1 recruits GINS for...
▲图｜DNA Script 联合创始人兼首席执行官 Thomas Ybert（来源：公司官网）“据我所知，Camena Bioscience 正在开发一种基于组装的基因合成技术。”DNA Script 联合创始人兼首席执行官 Thomas Ybert 指出。在他看来，使用酶将“DNA 构建模块”组装在一起与基于 TdT 的酶促方法“有很大区别”，后者仅使用四个碱基...
本研究的模型在2个5hm C数据集,2个4m C数据集和7个6m A数据集上,取得了最优的效果.BERT模型在DNA甲基化位点预测上取得不错的效果,为研究人员更好地理解DNA甲基化的作用提供了更有效的手段.增加微调迭代的次数,可以提高BERT模型在小样本数据上微调的性能.为基于BERT模型的DNA甲基化预测方法的发展提供了一定的...