論文の概要: Model Decides How to Tokenize: Adaptive DNA Sequence Tokenization with MxDNA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13716v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 10:55:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:47:36.422301
• Title: Model Decides How to Tokenize: Adaptive DNA Sequence Tokenization with MxDNA
• Title（参考訳）: MxDNAを用いたアダプティブDNAシークエンストークン化
• Authors: Lifeng Qiao, Peng Ye, Yuchen Ren, Weiqiang Bai, Chaoqi Liang, Xinzhu Ma, Nanqing Dong, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: MxDNAは、モデルが段階的に有効なDNAトークン化戦略を自律的に学習する新しいフレームワークである。 我々は、MxDNAが従来の方法とは異なるユニークなトークン化戦略を学習し、自己教師付き事前学習中にトークンレベルでゲノム機能をキャプチャすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.630039477717624
• License:
• Abstract: Foundation models have made significant strides in understanding the genomic language of DNA sequences. However, previous models typically adopt the tokenization methods designed for natural language, which are unsuitable for DNA sequences due to their unique characteristics. In addition, the optimal approach to tokenize DNA remains largely under-explored, and may not be intuitively understood by humans even if discovered. To address these challenges, we introduce MxDNA, a novel framework where the model autonomously learns an effective DNA tokenization strategy through gradient decent. MxDNA employs a sparse Mixture of Convolution Experts coupled with a deformable convolution to model the tokenization process, with the discontinuous, overlapping, and ambiguous nature of meaningful genomic segments explicitly considered. On Nucleotide Transformer Benchmarks and Genomic Benchmarks, MxDNA demonstrates superior performance to existing methods with less pretraining data and time, highlighting its effectiveness. Finally, we show that MxDNA learns unique tokenization strategy distinct to those of previous methods and captures genomic functionalities at a token level during self-supervised pretraining. Our MxDNA aims to provide a new perspective on DNA tokenization, potentially offering broad applications in various domains and yielding profound insights.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルはDNA配列のゲノム言語を理解するために大きな進歩を遂げてきた。 しかし、従来のモデルは一般的に自然言語用に設計されたトークン化法を採用しており、その特徴からDNA配列には適さない。 さらに、DNAをトークン化するための最適なアプローチは、ほとんど探索されていないままであり、たとえ発見されても、人間によって直感的に理解されることはないかもしれない。 これらの課題に対処するために、モデルがグラデーションにより効果的なDNAトークン化戦略を自律的に学習する新しいフレームワークであるMxDNAを紹介する。 MxDNAは、変形可能な畳み込みと結合してトークン化プロセスをモデル化し、意味のあるゲノムセグメントの不連続、重複、曖昧な性質を明示的に考慮している。 Nucleotide Transformer BenchmarksとGenomic Benchmarksでは、MxDNAは事前学習の少ない既存のメソッドよりも優れた性能を示し、その効果を強調している。 最後に、MxDNAは、従来の方法とは異なるユニークなトークン化戦略を学習し、自己教師付き事前学習中にトークンレベルでゲノム機能をキャプチャすることを示す。 私たちのMxDNAは、DNAのトークン化に関する新しい視点を提供することを目的としています。

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