論文の概要: To Transformers and Beyond: Large Language Models for the Genome
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07621v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 02:13:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 16:58:16.461083
- Title: To Transformers and Beyond: Large Language Models for the Genome
- Title（参考訳）: トランスフォーマーやその先:ゲノムの大規模言語モデル
- Authors: Micaela E. Consens, Cameron Dufault, Michael Wainberg, Duncan Forster,
Mehran Karimzadeh, Hani Goodarzi, Fabian J. Theis, Alan Moses, Bo Wang
- Abstract要約: 本稿では,大言語モデル (LLM) の変換的役割について述べる。
従来の畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークの基礎の上に構築され、トランスフォーマーの長所と短所の両方を探求する。
我々は、現在の研究動向に基づいて、トランスフォーマーアーキテクチャを超えてゲノムモデリングの未来を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.799755865110429
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of genomics, deep learning has emerged as a
useful tool for tackling complex computational challenges. This review focuses
on the transformative role of Large Language Models (LLMs), which are mostly
based on the transformer architecture, in genomics. Building on the foundation
of traditional convolutional neural networks and recurrent neural networks, we
explore both the strengths and limitations of transformers and other LLMs for
genomics. Additionally, we contemplate the future of genomic modeling beyond
the transformer architecture based on current trends in research. The paper
aims to serve as a guide for computational biologists and computer scientists
interested in LLMs for genomic data. We hope the paper can also serve as an
educational introduction and discussion for biologists to a fundamental shift
in how we will be analyzing genomic data in the future.
- Abstract（参考訳）: ゲノム学の急速な発展の中で、深層学習は複雑な計算課題に取り組むための有用なツールとして登場してきた。
本論は、ゲノム学におけるトランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデル(llms)の変容的役割に焦点を当てたものである。
従来の畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークの基礎の上に構築され、トランスフォーマーや他のゲノム学のためのLSMの強みと限界を探求する。
さらに,最近の研究動向に基づくトランスフォーマーアーキテクチャを超えて,ゲノムモデリングの将来について考察する。
本論文は,計算生物学者や計算機科学者がゲノムデータのLLMに興味を持つためのガイドとして機能することを目的としている。
この論文は、将来どのようにゲノムデータを分析するかについて、生物学者にとっての教育的な紹介や議論にも役立てられることを期待している。
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