ปรับแต่งโมเดลชีวภาพพื้นฐานด้วย LoRA ผ่าน NVIDIA BioNeMo Recipes
ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการชีววิทยาเชิงคำนวณ โมเดลพื้นฐาน (Foundation Models) ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลลำดับโปรตีนหรือจีโนมจำนวนมหาศาล กำลังเข้ามาพลิกโฉมวงการ เช่น โมเดล ESM2 สำหรับโปรตีน และ Evo2 สำหรับ DNA ซึ่งสามารถจับรูปแบบทางสถิติของลำดับชีวภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนำไปประยุกต์ใช้กับงานหลากหลายรูปแบบ
อย่างไรก็ตาม การปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ให้เข้ากับงานเฉพาะทางนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย เนื่องจากโมเดลมีขนาดใหญ่หลายพันล้านพารามิเตอร์ การปรับแต่งทั้งหมด (Full Fine-tuning) จะใช้ทรัพยากรทั้งด้านการประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บจำนวนมาก
ขอบคุณ แหล่งข้อมูล
https://developer.nvidia.com/blog/fine-tuning-biological-foundation-models-with-lora-using-nvidia-bionemo-recipes/
ปรับแต่งโมเดลชีวภาพพื้นฐานด้วย LoRA ผ่าน NVIDIA BioNeMo Recipesในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการชีววิทยาเชิงคำนวณ โมเดลพื้นฐาน (Foundation Models) ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลลำดับโปรตีนหรือจีโนมจำนวนมหาศาล กำลังเข้ามาพลิกโฉมวงการ เช่น โมเดล ESM2 สำหรับโปรตีน และ Evo2 สำหรับ DNA ซึ่งสามารถจับรูปแบบทางสถิติของลำดับชีวภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนำไปประยุกต์ใช้กับงานหลากหลายรูปแบบอย่างไรก็ตาม การปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ให้เข้ากับงานเฉพาะทางนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย เนื่องจากโมเดลมีขนาดใหญ่หลายพันล้านพารามิเตอร์ การปรับแต่งทั้งหมด (Full Fine-tuning) จะใช้ทรัพยากรทั้งด้านการประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บจำนวนมากhttps://developer.nvidia.com/blog/fine-tuning-biological-foundation-models-with-lora-using-nvidia-bionemo-recipes/
7 Comments
0 Shares
271 Views
0 Reviews