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

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,但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。百度大数据实验室(Big Data Lab,BDL)和上海交通大学团队开发了 RNAErnie,一种基于 Transformer 架构,以 RNA 为中心的预训练模型。研究人员用七个数据集和五个任务评估了模型,证明了 RNAErnie 在监督和无监督学习方面的优越性。RNAErnie 超越了基线,分类准确率提高了 1.8%,交互预测准确率提高了 2.2%,结构预测 F1 得分提高
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