Benchmarking Large Language Models for Cryptanalysis and Mismatched-Generalization

当前提供的参考资料主要集中在宏基因组学、微生物数据分析工具以及相关领域的综述文章，并未直接涉及遗传扰动结果预测的子任务分解学习和基准测试的具体内容。然而，可以基于现有资料构建一个合理的解释框架来探讨这一主题。 ### STAMP 子任务分解学习 在处理复杂的生物信息学问题时，如遗传扰动结果预测，采用子任务分解的方法有助于提高模型训练效率并增强泛化能力。通过将整个预测过程划分为多个更易于管理的小任务，每个子任务专注于特定方面或阶段的数据特征提取与模式识别[^1]。例如，在遗传扰动背景下，可能涉及到不同类型的分子机制解析，包括但不限于转录调控网络重建、蛋白质相互作用预测等。 对于这些子任务的学习，通常依赖于监督式机器学习算法，其中标签化的数据集用于指导模型参数调整直至达到最优性能表现。值得注意的是，随着深度神经网络技术的发展，端到端架构也被广泛应用于此类场景之中，能够自动完成从原始输入到最终输出之间的映射关系建立工作[^2]。 ### 基准测试的重要性 为了评估所开发方法的有效性和可靠性，必须实施严格的基准测试程序。这不仅限于内部验证（即利用同一数据集中预留部分作为测试样本），还需要考虑外部独立验证——借助其他实验室公开发布的相似性质数据来进行交叉检验。理想情况下，应当设立一系列评价指标体系，涵盖准确性、敏感度、特异性等多个维度，从而全面衡量各个候选方案的实际应用价值[^3]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # Example of splitting dataset and evaluating model performance using multiple metrics X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}') print(f'Precision: {precision_score(y_test, predictions)}') print(f'Recall: {recall_score(y_test, predictions)}') print(f'F1 Score: {f1_score(y_test, predictions)}') scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) print(f'Cross-validation scores: {scores}') ```