DNA存储与大模型：利用生物分子存储EB级预训练数据的未来展望 大家好，今天我们来探讨一个极具前瞻性的领域：DNA存储与大模型的结合。随着人工智能的迅猛发展，尤其是大型预训练模型（LLMs）的崛起，对数据存储的需求呈指数级增长。传统的存储介质，如硬盘和固态硬盘，在容量、成本和能耗方面正面临严峻挑战。DNA存储作为一种新兴技术，以其超高的存储密度、极低的能耗和长久的保存潜力，为解决这一问题提供了新的思路。 一、大模型的数据存储挑战 大模型，例如GPT系列、BERT系列等，往往需要海量的数据进行训练。这些数据量级通常达到EB（Exabyte）级别，甚至更高。存储这些数据的成本非常高昂，而且数据中心消耗的能源也对环境造成了巨大的压力。 1. 容量限制： 传统的存储介质在单位体积内存储的数据量有限，难以满足大模型对EB级数据的需求。 2. 成本问题： 存储大量数据需要大量的硬件设备，这导致了高昂的采购、维护和运营成本。 3. 能耗问题： 数据中心的能耗非常高，其中存储设备占了相当大的比例。降低存储设备的能耗对于节能减排至关重要。 4. 数据寿命： 硬盘和固态硬盘等存储介质的寿命有限，需要定期更 …
大模型在基因组学中的应用：将DNA序列视为语言进行预训练的Token化策略
大模型在基因组学中的应用：将DNA序列视为语言进行预训练的Token化策略 大家好，今天我们来探讨一个热门且极具潜力的领域：大模型在基因组学中的应用。更具体地说，我们将深入研究如何将DNA序列视为一种语言，并探讨用于预训练大型模型的各种Token化策略。 1. 基因组学与自然语言处理的交汇 基因组学，作为研究生物体完整基因组的学科，产生着海量的DNA序列数据。而自然语言处理 (NLP) 领域，专注于理解和生成人类语言，近年来因Transformer架构和预训练模型的崛起而取得了显著进展。这两种看似截然不同的领域，其实存在着深刻的联系。 我们可以将DNA序列视为一种由四个“字母”组成的语言：腺嘌呤 (A)、鸟嘌呤 (G)、胞嘧啶 (C) 和胸腺嘧啶 (T)。这些碱基以特定的顺序排列，编码着生物体的遗传信息。如同自然语言中的单词和句子，DNA序列中的特定模式和结构蕴含着复杂的生物学意义，例如基因、调控元件和非编码区域。 因此，借鉴 NLP 的方法，我们可以利用大模型来学习DNA序列的潜在模式，从而预测基因功能、疾病风险和药物反应等。 2. Token化：DNA序列的“词汇表” 在 NLP …