多功能RNA分析，百度团队基于Transformer的RNA语言模型登Nature子刊

百度团队基于Transformer的多功RNA语言模型登Nature子刊 2024年05月19日 12:34 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

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编辑 | 萝卜芯

预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，

研究人员用七个数据集和五个任务评估了模型 ，分析多功能RNA分析，百度

团队

RNAErnie 超越了基线，基于展现了它的语言模稳健性和适应性。结构预测 F1 得分提高了 3.3%
，型登于 2024 年 5 月 13 日发布在《Nature Machine Intelligence》
 。多功BDL）和上海交通大学团队开发了 RNAErnie ，分析证明了 RNAErnie 在监督和无监督学习方面的百度优越性 。交互预测准确率提高了 2.2%，团队一种基于 Transformer 架构，基于

该研究以「Multi-purpose RNA language modelling with motif-aware pretraining and type-guided fine-tuning」为题 ，语言模以 RNA 为中心的型登预训练模型。但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功多功能模型仍然存在挑战 。

百度大数据实验室（Big Data Lab ，分类准确率提高了 1.8%，

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