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机构名称：
¥ 1.0
这项研究表明，与传统的基于变压器编码器的模型相比，可以以更灵活的方式以更灵活的方式使用生成的大语言模型来用于DNA序列分析和分类任务。虽然基于编码器的模型（例如DNABERT和核苷酸变压器）在DNA序列层化中表现出了很大的性能，但在此领域中尚未广泛地使用了基于变压器解码器的构模型。这项研究评估了如何有效地生成大语言模式使用各种标签处理DNA序列，并在提供附加文本信息时分析性能的变化。实验是在抗菌分辨率基因上进行的，结果表明，当序列和文本信息均不合格时，大型语言模型可以提供综合或可能更好的预测，降低灵活性和准确性。本工作中使用的代码和数据可在以下GitHub存储库中获得：https：//github.com/biocomgit/llm4dna。
arxiv：2503.04413v1 [CS.CL] 2025年3月6日
主要关键词
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