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HyenaDNA
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研究人员寻求解决线性注意力模型中的长距离记忆问题
一位来自 r/MachineLearning 的用户正在寻求解决线性注意力模型中的长距离记忆问题，特别是在处理可达数百万 token 的 DNA 序列建模时。标准的 softmax 注意力对于如此长的序列在计算上是不可行的。用户发现他们的线性注意力模型，甚至 HyenaDNA，在“针尖麦芒”基准测试中的表现不佳，召回率约为 25%，这表明存在根本性限制而非实现错误。较小的上下文窗口显示出更好的召回率，但性能随着序列变长而显著下降。
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新的诊断工具将基因组模型的可预测性与调控性区分开
研究人员开发了一种新的诊断方法，用于区分基因组基础模型中的序列可预测性与实际的调控功能。该方法应用于 Caduceus-Ph、HyenaDNA 和 Enformer 三种不同的模型，分析了超过 30,000 个暗基因组元素。研究结果表明存在一个持续的 10kb 近端调控范围，但揭示了源自语言模型的层级结构并不能可靠地预测调控影响，一个更简单的线性模型取得了可比的结果。