/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
116 млн
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 июл 2024

bpe-only-dna-bert

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

BERT-модель, обученная на геноме человека для предсказания замаскированных токенов в последовательностях ДНК.

100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

buetnlpbio/bpe-only-dna-bert — модель на архитектуре BERT, разработанная для работы с последовательностями ДНК. Она обучена только на датасете генома человека в течение одной эпохи для абляционного эксперимента; в метаданных указаны 116,4 млн параметров и контекст длиной 128 токенов. Модель поддерживает задачу fill-mask и может использоваться для предсказания замаскированных токенов в последовательностях ДНК.

Обучение выполнено на основе фреймворка MosaicBERT. Карточка предупреждает, что качество на других типах ДНК может быть ограниченным. Модель опубликована в формате PyTorch; метаданные не содержат сведений о лицензии.

Сценарии применения

  • предсказание пропущенных нуклеотидных токенов в последовательности ДНК
  • анализ последовательностей генома человека с помощью fill-mask
  • получение контекстных представлений фрагментов ДНК

Ограничения

Модель обучалась только на геноме человека в течение одной эпохи для абляции, поэтому её качество на других типах ДНК может быть ограниченным. Данные о лицензии в предоставленных метаданных и README отсутствуют.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

buetnlpbio/bpe-only-dna-bert was trained on only Human Genome DNA dataset for 1 epoch (for ablation). Performance on other DNA types may be limited.

Model Card for Model ID

BiRNA-BERT is a BERT-style transformer encoder model that generates embeddings for RNA sequences. BiRNA-BERT has been trained on BPE tokens and individual nucleotides. As a result, it can generate both granular nucleotide-level embeddings and efficient sequence-level embeddings (using BPE).

BiRNA-BERT was trained using the MosaicBERT framework - https://huggingface.co/mosaicml/mosaic-bert-base

Usage

Extracting RNA embeddings

import torch
import transformers
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("buetnlpbio/bidna-tokenizer")

config = transformers.BertConfig.from_pretrained("buetnlpbio/bpe-only-dna-bert")
mysterybert = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("buetnlpbio/bpe-only-dna-bert",config=config,trust_remote_code=True)
mysterybert.cls = torch.nn.Identity()

# To get sequence embeddings
seq_embed = mysterybert(**tokenizer("AGCTACGTACGT", return_tensors="pt"))
print(seq_embed.logits.shape) # CLS + 4 BPE token embeddings + SEP

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
68d7177

0 моделей