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MIT 与哈佛联合推出 Lyra:一种高效的生物序列建模新方法

在生物序列建模领域,深度学习技术的进步令人瞩目,但高昂的计算需求和对大数据集的依赖让许多研究者感到困扰。最近,麻省理工学院(MIT)、哈佛大学和卡内基梅隆大学的研究团队推出了一种名为 Lyra 的新型生物序列建模方法。这种方法不仅参数显著减少到仅有传统模型的12万分之一,而且能够在短短两小时内使用两块 GPU 进行训练,极大地提升了模型的效率。Lyra 的设计灵感来源于生物学中的上位效应(即序列内突变间的相互作用),它通过一个次二次架构来有效理解生物序列与其

16.9k 5 days ago
MIT 与哈佛联合推出 Lyra:一种高效的生物序列建模新方法

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Evo 1 8k Base

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Evo是一个能够进行长上下文建模和设计的生物基础模型,使用StripedHyena架构,能以单核苷酸、字节级分辨率对序列进行建模。

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Evo 1 131k Base

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Evo是一款能够进行长上下文建模与设计的生物基础模型,采用条纹鬣狗架构,可在单核苷酸字节级分辨率下建模序列。

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