跨域知识迁移的技术路线
利用Evo 2的OpenGenome2数据集实现跨物种建模:
- 基础准备:
- 下载包含300+物种的
OpenGenome2.jsonl
数据集 - 安装Savanna框架:
pip install savanna-core
- 下载包含300+物种的
- 微调策略:
- 冻结底层参数:
freeze_layers: [0-25]
- 调整学习率:
lr=5e-5
- 配置物种分类头:
cross_attention_heads: 8
- 冻结底层参数:
- 验证方法:
- 使用K-fold交叉验证(建议k=5)
- 计算域适应指数DAI>0.85即判定迁移成功
典型应用:将人类基因组训练的BRCA1知识迁移至小鼠模型时,建议采用渐进式解冻策略(从顶层开始每10epoch解冻5层)
本答案来源于文章《Evo2:支持基因组建模与设计的开源生物AI工具》