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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

摘要：本申请公开了蛋白质序列生成模型的训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习等。具体实现方案为：获取目标场景对应的第一训练样本；将第一训练样本输入到生成式大语言模型，以获取生成式大语言模型生成的目标蛋白质序列；根据目标蛋白质序列与第一训练样本对应的参考蛋白质序列之间的差异，对生成式大语言模型进行第一训练，得到目标场景的蛋白质序列生成模型。由此，通过根据不同场景的训练样本对生成式大语言模型进行微调，可以得到不同场景的蛋白质序列生成模型，从而将不同场景的蛋白质设计统一在生成式大语言模型下，无需针对不同的场景设计不同的结构模型，适用性比较强。

主权项：1.一种蛋白质序列生成模型的训练方法，包括：获取目标场景对应的第一训练样本；将所述第一训练样本输入到生成式大语言模型，以获取所述生成式大语言模型生成的目标蛋白质序列；根据所述目标蛋白质序列与所述第一训练样本对应的参考蛋白质序列之间的差异，对所述生成式大语言模型进行第一训练，得到所述目标场景的蛋白质序列生成模型；所述第一训练包括对预训练完成的所述生成式大语言模型进行微调；所述获取目标场景对应的第一训练样本，包括：获取所述目标场景的描述信息；根据所述目标场景的描述信息，获取目标字符；其中，所述目标字符表示生成的蛋白质序列的开始位置；根据所述目标字符，获取所述第一训练样本；其中，所述第一训练样本用于提示随机生成蛋白质序列；或，根据所述目标场景的描述信息，获取第一目标类型的样本蛋白质序列；根据所述第一目标类型的样本蛋白质序列，获取所述第一训练样本；其中，所述第一训练样本用于提示生成与所述第一目标类型的样本蛋白质序列结合的第二目标类型的蛋白质序列；或，根据所述目标场景的描述信息，获取第一目标类型的样本蛋白质序列和第二目标类型的样本蛋白质序列；将所述第一目标类型的样本蛋白质序列和所述第二目标类型的样本蛋白质序列进行拼接，以获取所述第一训练样本；其中，所述第一训练样本用于提示根据所述第一目标类型的样本蛋白质序列和所述第二目标类型的样本蛋白质序列生成所述第二目标类型的新的蛋白质序列；或，根据所述目标场景的描述信息，获取第一文本信息；其中，所述第一文本信息用于描述生成的蛋白质序列需要满足的要求；根据所述第一文本信息，获取所述第一训练样本；其中，所述第一训练样本用于提示生成满足要求的蛋白质序列。

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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 蛋白质序列生成模型的训练方法、装置及电子设备