#Evo

Evo是一个开源的生物基础模型，专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构，Evo实现了单核苷酸级别的序列建模，具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数，在OpenGenome数据集上训练，包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型，适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo，为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。

Evo是一个基于生物的基础模型，通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数，可在单核苷酸和字节级别进行建模，并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调，是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成，还能快速处理长上下文训练和微调，在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分，该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。