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dna包含了维持生命所需的基础信息。理解这些信息是如何存储和组织的，一直是20世纪最大的科学挑战之一。现在，借助grover这一基于人类dna训练的新型大型语言模型，研究人员有望解码基因组中隐藏的复杂信息。grover由德国德累斯顿工业大学生物技术中心开发，它将人类dna视为文本，通过学习其规则和上下文来提取dna序列的功能信息。这一新工具有望彻底改变基因组学并加速个性化医疗的发展。相关研究论文发表在新一期《自然·机器智能》杂志上。

大型语言模型通过文本训练，发展出了在多种语境下使用语言的能力。研究人员设想将生命代码dna当作一种语言，训练了一个大型语言模型——grover。

在语言方面，人们谈论的是语法、句法和语义。而对于dna来说，这意味着学习核苷酸的序列等。就像gpt模型学习人类语言一样，grover基本上学会了dna“语言”。

研究表明，grover不仅能准确地预测接下来的dna序列，还可用来提取具有生物学意义的上下文信息，例如识别dna上的基因启动子或蛋白质结合位点。此外，grover还学习了“表观遗传”过程，即在dna序列不发生改变的情况下，基因表达的可遗传变化。

grover有望解锁dna中蕴含着关于人类本质、疾病易感性以及对治疗反应的关键信息。研究人员相信，通过语言模型理解dna的规则，将有助于揭示隐藏在dna中的生物意义，从而推动基因组学和个性化医学发展。