Anthony Costa – NVIDIA 技術博客
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Thu, 02 Feb 2023 09:39:44 +0000
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基因組 LLM 在不同任務中表現出優異的性能和通用性
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/genomic-llms-show-superior-performance-and-generalization-across-diverse-tasks/
Thu, 12 Jan 2023 09:37:39 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6170
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InstaDeep 、慕尼黑工業大學（ TUM ）和 NVIDIA 之間的合作導致了基因組學多個超級計算規模基礎模型的開發。這些模型展示了許多預測任務的最先進性能，如啟動子和增強子位點預測。 聯合研究團隊表明，在基因組學上訓練的大型語言模型（ LLM ）可以在過多的基因組任務中推廣。以前的方法需要專門的模型。在 NVIDIA Healthcare VP Kimberly Powell’s invited talk on January 12 期間即將舉行的摩根大通醫療保健會議上，將對結果進行初步了解。 該團隊使用 NVIDIA 推出的超級計算機 Cambridge-1 來訓練各種大型語言模型（ LLM ），從 500M 到 2.5B 參數。在不同的基因組數據集集合上訓練模型，以探索模型規模和數據多樣性對下游任務績效的作用。 分類任務包括預測增強子和啟動子序列以及轉錄因子結合位點。
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為醫療保健開發 NLP 應用程序
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-nlp-applications-to-enhance-clinical-experiences-and-accelerate-drug-discovery/
Wed, 27 Jul 2022 06:27:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4705
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自然語言處理（ NLP ）可以定義為人工智能（ AI ）、計算機科學和計算語言學的結合，以理解人類交流并從非結構化口語或書面材料中提取意義。 在過去幾年中，醫療保健的非線性規劃用例有所增加，以通過語言理解和預測分析加快治療學的發展，提高患者護理質量。 醫療保健行業產生大量非結構化數據，但如果不找到以可計算形式構造和表示該數據的方法，就很難獲得見解。開發人員需要將非結構化數據轉換為結構化數據的工具，以幫助醫療保健組織利用相關見解，改善醫療保健服務和患者護理。 Transformer – 基于文本的自然語言處理已成為基于文本的醫療保健工作流性能的范式轉變。由于其多功能性， NLP 幾乎可以構建任何專有或公共數據，以 Spark 洞察醫療保健，從而產生各種下游應用，直接影響患者護理或擴大和加速藥物發現。 非線性規劃在加速小分子藥物發現方面發揮著關鍵作用。
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