ESM-1b 是一个基于 Transformer 架构的大规模蛋白质语言模型，由 Facebook AI Research (FAIR) 开发。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
ESM-1b 是一个用于蛋白质序列建模的深度学习模型，能够预测蛋白质结构和功能。
模型特点
大规模蛋白质建模
具有650M参数的大规模Transformer架构，专门用于蛋白质序列建模。
结构预测能力
能够从蛋白质序列预测其三维结构和功能特性。
迁移学习友好
预训练模型可以微调用于各种下游蛋白质相关任务。
模型能力
蛋白质序列表示学习
蛋白质结构预测
蛋白质功能预测
蛋白质进化分析
使用案例
生物医学研究
蛋白质设计
用于设计具有特定功能的新蛋白质
疾病研究
分析致病蛋白质的变异和功能变化
药物发现
靶点识别
识别潜在的药物靶点蛋白质
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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