論文の概要: DNABERT-2: Efficient Foundation Model and Benchmark For Multi-Species Genome

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15006v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 18:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 15:50:00.082517
• Title: DNABERT-2: Efficient Foundation Model and Benchmark For Multi-Species Genome
• Title（参考訳）: DNABERT-2:多種ゲノムの効率的な基盤モデルとベンチマーク
• Authors: Zhihan Zhou, Yanrong Ji, Weijian Li, Pratik Dutta, Ramana Davuluri, Han Liu
• Abstract要約: 我々は、k-merのトークン化によって導入された計算とサンプルの非効率性が、大規模なゲノム基盤モデルの開発における主要な障害であると主張している。 我々は、k-merトークン化をByte Pair$(BPE)に置き換えることを提案するゲノムトークン化に関する概念的および実証的な洞察を提供する。 DNABERT-2は、効率的なトークン化を施し、入力長制約を克服するために複数の戦略を用いるゲノム基盤モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.051816241193753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decoding the linguistic intricacies of the genome is a crucial problem in biology, and pre-trained foundational models such as DNABERT and Nucleotide Transformer have made significant strides in this area. Existing works have largely hinged on k-mer, fixed-length permutations of A, T, C, and G, as the token of the genome language due to its simplicity. However, we argue that the computation and sample inefficiencies introduced by k-mer tokenization are primary obstacles in developing large genome foundational models. We provide conceptual and empirical insights into genome tokenization, building on which we propose to replace k-mer tokenization with Byte Pair Encoding (BPE), a statistics-based data compression algorithm that constructs tokens by iteratively merging the most frequent co-occurring genome segment in the corpus. We demonstrate that BPE not only overcomes the limitations of k-mer tokenization but also benefits from the computational efficiency of non-overlapping tokenization. Based on these insights, we introduce DNABERT-2, a refined genome foundation model that adapts an efficient tokenizer and employs multiple strategies to overcome input length constraints, reduce time and memory expenditure, and enhance model capability. Furthermore, we identify the absence of a comprehensive and standardized benchmark for genome understanding as another significant impediment to fair comparative analysis. In response, we propose the Genome Understanding Evaluation (GUE), a comprehensive multi-species genome classification dataset that amalgamates $28$ distinct datasets across $7$ tasks, with input lengths ranging from $70$ to $1000$. Through comprehensive experiments on the GUE benchmark, we demonstrate that DNABERT-2 achieves comparable performance to the state-of-the-art model with $21 \times$ fewer parameters and approximately $56 \times$ less GPU time in pre-training.
• Abstract（参考訳）: ゲノムの言語的複雑さの解読は生物学において重要な問題であり、dnabertやヌクレオチドトランスフォーマーのような事前訓練された基礎モデルがこの領域で大きな進歩を遂げている。 既存の研究は、A、T、C、Gのk-mer、固定長の置換に、その単純さからゲノム言語のトークンとして大きく依存している。 しかし、k-merのトークン化によって引き起こされる計算とサンプルの非効率性は、大規模なゲノム基盤モデルの開発における主要な障害である。 そこで我々は,k-merのトークン化をByte Pair Encoding (BPE) に置き換えることを提案する。これは統計に基づくデータ圧縮アルゴリズムで,コーパス内の最も頻繁な共起ゲノムセグメントを反復的にマージすることでトークンを構築する。 我々は,bpeがk-merトークン化の限界を克服するだけでなく,非重複トークン化の計算効率の利点を実証する。 これらの知見に基づき,DNABERT-2を導入した。DNABERT-2は効率的なプロテタイザに適応し,入力長制約を克服し,時間とメモリ消費を低減し,モデル機能を向上させる。 さらに、ゲノム理解のための包括的かつ標準化されたベンチマークが欠如していることは、公平な比較分析の別の重要な障害であると考えられる。 そこで我々は,7ドルのタスクにまたがる28ドルの異なるデータセットを融合し,70ドルから1000ドルの入力長を持つ包括的多種多様なゲノム分類データセットであるゲノム理解評価(gue)を提案する。 gueベンチマークの包括的な実験を通じて、dnabert-2は21 \times$のパラメータと約56 \times$のプリトレーニング時のgpu時間と同等の性能を達成できることを実証した。

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