Generative Language Models on Nucleotide Sequences of Human Genes
本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
答え：DNA配列において、自然言語処理で使用されるトランスフォーマーベースの言語モデルのようにジェネレーティブなモデルを開発することができるかどうか、という学術的問いに挑戦した。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
答え：DNA配列を対象としたジェネレーティブ言語モデルの開発を目的としており、自然言語処理におけるGPT-3のような高性能なモデルをDNAに応用することが可能かどうかを模索した。本研究において、DNAの公式情報の重要性に着目した点が独自性である。
本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
答え：酵素DNAリガーゼを用いたDNA配列技術が発展した背景から、DNA配列を自然言語で扱うようになってきている。同時に、自然言語処理における言語モデルの開発が進んだため、DNA配列に対する言語モデルの開発が期待されるようになった。本研究は、DNA配列における言語モデルの開発に貢献することを目的としており、国内外においては、DNAの自然言語処理が研究されている。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
答え：本研究では、ヒト遺伝子の核酸配列を用いて、DNAシーケンスに対する言語モデルを構築する手法を提案している。RNNとN-gramがDNAシーケンスの生成において最も有効であることが解明された。さらに、DNAシーケンスの語彙数が少ないため、より少ないデータでジェネレーティブモデルを学習できることが期待されたが、実際にはあまり変化が現れなかったことが報告されている。
本研究の有効性はどのように検証した？
答え：本研究では、クラシックな指標であるperplexityよりも実用的なタスクを用いて実現可能性を検証している。また、DNAシーケンスの語彙数が少なく、少ないデータでモデルを学習することができるという期待はあまり現れなかったことが報告されている。