Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 116 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
DNA_bert_6
DNABERT-6 — BERT-модель геномных последовательностей для восстановления замаскированных 6-меров и анализа ДНК.
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
DNA_bert_6 — модель DNABERT разработчиками которой являются исследователи, включая Жихана Чжоу и Яньжун Цзи. Это BERT-подобный двунаправленный трансформер, предварительно обученный на геномных последовательностях; версия 6 использует токенизацию ДНК 6-мерными фрагментами. Число параметров — 116,4 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов.
Модель предназначена для предсказания замаскированных фрагментов ДНК и может служить основой для дообучения на задачах анализа геномных последовательностей, включая распознавание промоторов, сайтов сплайсинга и сайтов связывания транскрипционных факторов. Она принимает последовательности ДНК, а не естественный язык, и выдаёт предсказания токенов; разработчики отмечают возможность адаптации к другим организмам. В репозитории указана лицензия MIT.
Сценарии применения
- восстановление замаскированных участков ДНК
- дообучение для распознавания промоторов
- предсказание сайтов сплайсинга
- поиск сайтов связывания транскрипционных факторов
- анализ регуляторных элементов генома
Ограничения
Исходная модель обучена на геноме человека; для задач классификации и предсказания биологических признаков обычно требуется дообучение на размеченных данных. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForMaskedLM
- Ревизия весов
- c56e67e