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基于知识的特征选择与工程：利用大型语言模型进行基因型数据分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在基因组学和蛋白质组学中应用广泛。Geneverse是专注于基因和蛋白质功能的微调模型，表现优于一些闭源模型，并且免费提供。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在基因组学和蛋白质组学研究中应用前景广阔。
- 提出了一种名为Geneverse的微调模型，专注于基因和蛋白质功能。
- Geneverse模型基于领域特定的数据集进行训练和评估。
- 使用高级的参数高效微调技术来实现模型适应性。
- Geneverse模型在生成基因功能描述、推理蛋白功能和选择标记基因方面表现良好。
- 经过调适的LLMs和MLLMs在准确性和结构正确性方面优于闭源模型。
- 所有训练策略和基本模型均可免费获取。
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