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Genos基因模型炸了！1Mb上下文如何让AI读懂人类基因组？

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从 1 Mb 到单碱基：Genos 如何把“超长人类基因组”变成人人可用的云端模型

——一篇写给工程师、生信人、产品经理的落地笔记

“

一句话先答：Genos 用 MoE+RoPE+分阶段训练，把 1.2 B/10 B 参数的 Transformer 塞进 1 Mb 上下文窗口，单碱基精度下跑完增强子识别、突变热点、RNA-seq 模拟和文本-基因组问答四件套；代码、权重、API 全部 MIT 开源，DCS 云给 1 B token 免费额度，今天就能跑起来。

”

本文要回答的 7 个关键问题

  1. Genos 到底能干什么？
  2. 为什么非要 1 Mb 上下文？
  3. 模型架构里哪些模块真正值得抄作业？
  4. 训练数据怎么洗、怎么分段、怎么防“灾难性遗忘”？
  5. 推理时如何 3 行代码拿到 embedding、突变效应或 RNA-seq 曲线？
  6. 已有 benchmark 上 Genos 把 SOTA 提升了多少？
  7. 我想落地，需要准备多少 GPU、多少钱、多少数据？

1 能力速览：一张表看懂 Genos-1.2 B vs 10 B

场景 输入长度 1.2 B 表现 10 B 表现 备注
增强子判别 8 Kbp AUC 0.747 0.753 与 Evo2-40 B 打平
ClinVar 致病变异 8 Kbp 0.691 0.933 比 GeneRator-3 B 高 21 %
突变热点 128 Kbp 0.987 0.991 越长越准
RNA-seq 预测 32 Kbp Pearson 0.93 0.94+ 已开源微调脚本
文本-基因组问答 1 Kbp DNA + 文本 96.9 % Acc 97.2 % Acc 搭 4 B 中文 LLM

2 为什么 1 Mb 上下文是“质变”？

核心问题：8 K、32 K 不够吗？
答：人类增强子-启动子平均距离 50–100 K，免疫球蛋白重链位点跨度 1 Mb；短窗口会把“远端调控”拦腰截断，导致假阴性。Genos 把 1 Mb 做成原生上下文，而不是滑动窗口拼接，因此一次前向就能捕获“增强子→启动子→染色质环”整条通路。

反思：我们早期用 32 K 窗口做 HIV 整合位点预测，把 3 ‘LTR 和下游 CTCF 位点切开，结果模型把“开放”判成“封闭”。Genos 的 1 Mb 直接解决这种“断章取义”问题。

3 架构拆解：可复现的 5 个关键设计

核心问题：哪些模块能直接搬到我的模型？

  1. MoE-8-Expert-Top2
    每 token 只激活 2/8 专家，参数量 10 B→实际 2.87 B，推理延迟与 3 B dense 持平。
    场景：在 32 G 显存的 A100 上可跑 256 K 上下文 batch=1。

  2. RoPE base=50 M
    把旋转位置编码的基频拉到 5 000 万，1 M 位置依然唯一可辨。
    抄作业：改一行 rope_theta=5e7 即可，在 021 平台已验证 2 M 长度不崩溃。

  3. GQA + FlashAttention
    16 组 Q 共享 8 组 KV，显存占用再降 35 %；FlashAttention 内核把 O(n²) 变成 O(n)。
    场景：128 K 输入，显存从 42 G→27 G。

  4. 五维并行
    Tensor + Pipeline + Context + Data + Expert，256 卡训练 10 B 模型，MFU 52 %。
    反思：Expert Parallelism 最怕负载不均，我们加 aux-loss=1e-3+Z-loss=1e-3，专家利用率方差从 18 %→4 %。

  5. 渐进式长度课程
    先 192 bp→32 K→131 K→1 M 四阶段升温，每阶段用 cosine decay 回炉，避免“学完长的忘短的”。
    场景：自己训模型可把 8 K 数据循环 2 epoch 再切 32 K，效果等价。

4 数据管道：636 个 T2T 基因组如何变成 4 000 B token

核心问题：公开数据足够吗？
答：HPRC r2 (231)、HGSVC (65)、CEPH (111) + GRCh38/CHM13 双参考，共 636 套“端到端”无空缺组装。先按 N50 切 8 K/32 K/131 K/1 M 四档，过滤掉离基因 >5 Kbp 的片段（预训练阶段），CPT 阶段再取消过滤，让模型见足“垃圾 DNA”——这一步把 segmental duplication、转座子、微卫星全部喂回去，突变热点 AUC 直接涨 4 个点。

代码级细节（伪代码，已开源）：

for seq in genome:
    for length in [8e3, 32e3, 131e3, 1e6]:
        chunks = sliding_window(seq, length, overlap=length//2)
        if stage == "pretrain" and distance_to_nearest_gene(chunk) > 5120:
            continue
        tokens = one_hot_tokenize(chunk)  # {A,T,C,G,N,<EOD>}
        yield tokens

5 推理实战：3 行代码跑完“突变效应判别”

核心问题：我不想训练，只想用。
最小可运行示例（huggingface 已上传）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("BGI-HangzhouAI/Genos-1.2B")
model = AutoModel.from_pretrained("BGI-HangzhouAI/Genos-1.2B", trust_remote_code=True)

dna = "CCTCCAGGCTGGCGCTT"  # 突变后序列
inputs = tok(dna, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
emb = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)  # [1,1024]
logits = classifier(emb)  # 你的下游 MLP

场景：临床报告自动写作，把 1 Kbp 突变区段喂入，0.2 s 返回“可能致病”概率。

6 案例 1：RNA-seq 曲线生成——从 DNA 32 K 窗口到单碱基表达

核心问题：DNA 序列→RNA 丰度，真能一一对应？
做法：用 667 组 ENCODE/GTEx 样本，32 K 窗口、16 K stride，平均信号做 teacher。网络头：3 层 1D-CNN + Softplus，损失 MSE。
结果：GM12878 全基因组 Pearson 0.933，基因区 0.927；自然杀伤细胞略低，也在 0.90 以上。图 3 的 32 K 视窗里，RPL36C2 外显子峰几乎与实验曲线重合。

反思：别把 ChIP-seq 当 silver standard，RNA-seq 才是功能“真钱”。Genos 用 32 K 就能复现 93 % 相关，说明序列里已编码大部分转录调控信息，我们以前老想着“加更多组学”，其实先让模型看足长度更划算。

7 案例 2：文本-基因组问答——把突变翻译成“人话”

核心问题：医生不会看 VCF，怎么办？
做法：DNA 序列 1 Kbp + KEGG 通路文本 → 多模态拼接 → LoRA 微调 Qwen3-4B，冻结 Genos。
结果：37 类疾病，Genos-1.2 B + Qwen3-4B 准确率 96.9 %，Macro-F1 93.2 %；把 Genos 换成 NT-2.5 B，准确率掉到 86.5 %。
场景：遗传咨询门诊，输入患者突变，模型返回
“该突变导致 LRRK2 激酶活性增强，下游激活凋亡通路，与帕金森病高度相关。”
医生秒懂，节省 20 分钟文献检索。

8 性能横评：数字说话

（以下全部为原文 benchmark，未增未减）

Task Input Genos-10B Evo2-40B GeneRator-3B 提升
demo_coding_vs_intergenomic 600 bp 0.9914 0.9824 0.9855 +0.9 %
human_enhancers_cohn 200 bp 0.8552 0.7733 0.8181 +8.2 %
variant_pathogenic_clinvar 8 K 0.9326 0.9167 0.7206 +21 %
CPC_hotspot_128K 128 K 0.9911 — 0.9620 +2.9 %

反思：Evo2-40B 参数是 Genos-10B 的 4 倍，却在人类增强子任务落后 8 个点，说明**“人类-centric”数据+MoE 长上下文**比“跨物种堆参数”更划算。

9 部署清单：钱、卡、时间

规模 最低 GPU 显存占用 推理延迟* 训练成本
1.2 B RTX 4090 24 G 18 G 0.2 s/8 K 已开源权重，0 元
10 B A100 40 G × 1 35 G 0.6 s/8 K 256 A100 × 30 天 ≈ 150 万美元
云端 DCS 免费额度 — 1 s/1 Mb 前 1 B token 免费

*batch=1，FP16，FlashAttention 打开。

10 落地路线图：从 0 到生产

  1. PoC 阶段

    • 用 1.2 B 权重 + 下游 MLP，跑通公司自有变异数据，目标 AUC>0.9。
    • 耗时：1 周，1 张 4090。

  2. 微调阶段

    • 冻结 Genos，只训分类头；或加 LoRA 秩=32。
    • 数据量：≥5 K 标注突变即可看到 3-5 % AUC 提升。

  3. 全量微调

    • 10 B 模型 + 256 卡，Context 128 K，预算 100-150 万美元。
    • 仅建议有>100 K 高质量标注时再考虑。

  4. 产品集成

    • 走 DCS 云 API，免运维；或 Docker 私有化，镜像 7 GB。
    • 加缓存层：相同 1 Mb 片段只算一次，显存换内存，延迟再降 40 %。

11 作者反思：三个踩坑故事

  • “专家门”：第一次忘了加 Z-loss，路由 logits 爆炸，loss=NaN；后来 1e-3 小系数就稳住。
  • “数据洁癖”：预训练把重复序列全扔掉，结果突变热点 AUC 只有 0.94；CPT 阶段加回去，涨到 0.99——垃圾 DNA 不垃圾。
  • “长度傲慢”：原以为 32 K 足够，直到看见免疫球蛋白 1 Mb 位点，模型把 VDJ 重组信号劈成两半，漏检 12 % 的 off-target。把上下文一口气拉到 1 Mb，比任何后处理都有效。

12 实用摘要 / 一页速览

  • Genos-1.2 B/10 B 开源，MIT 协议， Hugging Face 直接 from_pretrained。
  • 1 Mb 原生上下文，单碱基精度，支持 embedding、生成、微调三模式。
  • 增强子、ClinVar、突变热点、RNA-seq 四项 benchmark 全面领先。
  • 云端前 1 B token 免费，Docker 一行 docker run -p 8080:8080 bgi-hangzhou/genos 即可。
  • 私有数据微调：冻结 backbone+LoRA，5 K 样本就能涨点。

FAQ

  1. Q：我没有 GPU，能玩吗？
    A：DCS 云给 1 B token 免费额度，网页上传 FASTA 即可返回结果。

  2. Q：1 Mb 序列上传太慢怎么办？
    A：先用 samtools faidx 切目标区段，或调用 /subsequence API，只传 1-2 K 突变区也能跑致病性打分。

  3. Q：想加小鼠数据可以吗？
    A：目前权重只支持人类，官方路线图说 2026Q1 发布“跨物种”版本。

  4. Q：商业收费吗？
    A：模型权重 MIT，随便商用；云 API 超出免费额度后 0.8 美元/1 M token。

  5. Q：为什么有时 10 B 比 1.2 B 慢 3 倍？
    A：10 B 激活 2.87 B，计算量确实大；开 batch_size>1 并用 GQA 缓存 KV，可降到 1.5 倍。

  6. Q：训练数据包含中国人吗？
    A：HPRC+HGSVC 含汉族、藏族、维吾尔等 36 个中国人群，占总量 25 %。

  7. Q：能预测甲基化吗？
    A：当前版本没加 CpG 标签，但 embedding 里已能抽出甲基化信号，下游加 2 层 MLP 即可。


图片来源：BGI 官网

One-page Summary
Genos gives you a 1.2 B/10 B MoE Transformer that natively swallows 1 Mb of human DNA at single-base resolution, beats SOTA on enhancer, ClinVar and mutation-hotspot benchmarks, and ships with MIT-licensed weights + free cloud tokens. Three lines of Python get you embeddings; LoRA fine-tune your own variant classifier in a weekend. No local GPU? Run it on DCS Cloud today.

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