论文通过提出一个名为DNAGPT的通用预训练模型来解决上述问题,该模型专门为多样化的DNA序列分析任务而设计。以下是DNAGPT解决这些问题的关键方法和特点: 多任务预训练策略:DNAGPT采用了包括二元分类(DNA序列顺序预测)、数值回归(鸟嘌呤-胞嘧啶含量预测)和自回归预训练任务(类似于GPT模型中的下一个标记预测)的多任务预...
首先是加载分词器和模型: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('dnagpt/human_gpt2-v1') tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token #分词 full_model = AutoModel.from_pretrained('dnagpt/human_gpt2-v1') #模型 然后基于模型构建下游分类任务模型: ...
综上所述,大部分乙肝患者定量PCR检测HBV-DNA的结果与HBV血清学标志物检测结果一致,尤其HbsAg和HbeAg阳性与HBV-DNA复制密切相关 ,但由于受到HBV基因包括S区、前C区等部X发生变异的影响 ,可引起HBV呈低水平复制,血清中HBsAg未能被检出或HBsAb不能有效清除血清中的HBV,血清中HBV-DNA载量处于很低水平等,造成少数患者两...
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...
江湖上一直有个传说:在中国互联网的某个角落,藏着一群代码界的"张起灵",他们不搞发布会、不画大饼、不吹"重新定义人类未来",却在国际AI大赛上疯狂刷榜,把论文当朋友圈发。这就是传说中的DeepSeek——一个把"人狠话不多"刻进DNA的AI组织。 2015年,当其他大佬还在用"AI改变世界"的PPT融资时,DeepSeek的创始人...