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MIT 與哈佛聯合推出 Lyra:一種高效的生物序列建模新方法

在生物序列建模領域,深度學習技術的進步令人矚目,但高昂的計算需求和對大數據集的依賴讓許多研究者感到困擾。最近,麻省理工學院(MIT)、哈佛大學和卡內基梅隆大學的研究團隊推出了一種名爲 Lyra 的新型生物序列建模方法。這種方法不僅參數顯著減少到僅有傳統模型的12萬分之一,而且能夠在短短兩小時內使用兩塊 GPU 進行訓練,極大地提升了模型的效率。Lyra 的設計靈感來源於生物學中的上位效應(即序列內突變間的相互作用),它通過一個次二次架構來有效理解生物序列與其

16.1k 4 天前
MIT 與哈佛聯合推出 Lyra:一種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是一個能夠進行長上下文建模和設計的生物基礎模型,使用StripedHyena架構,能以單核苷酸、字節級分辨率對序列進行建模。

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Evo 1 131k Base

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Evo是一款能夠進行長上下文建模與設計的生物基礎模型,採用條紋鬣狗架構,可在單核苷酸字節級分辨率下建模序列。

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