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ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理

ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。

prot_t5_xl_half_uniref50-enc - 低内存蛋白质序列特征提取模型
GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50半精度模型开源项目模型氨基酸嵌入特征提取蛋白质语言模型
这是一个基于ProtT5-XL-UniRef50的半精度编码器模型,专门用于蛋白质序列特征提取。该模型在大规模蛋白质序列数据集上进行自监督预训练,可高效生成蛋白质和氨基酸的嵌入表示。仅需8GB显存即可运行,适用于资源受限环境,在多项下游任务中性能与原始模型相当。
Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
starcoder2-3b - 多语言代码生成模型 专注17种主流编程语言
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型编程语言自然语言处理
StarCoder2-3B是一个基于30亿参数训练的代码生成模型,专注于17种主流编程语言。该模型采用分组查询注意力和滑动窗口技术,具有16384个token的上下文理解能力。StarCoder2-3B可根据上下文生成代码片段,适用于多种代码生成和补全任务,但生成的代码可能需要进一步优化。模型在大规模多语言代码数据集上训练,旨在提供灵活的编程辅助功能。
foldcomp - 高效压缩和索引大规模蛋白质结构数据集的开源工具
FoldcompGithub开源项目数据存储氨基酸编码生物信息学蛋白质结构压缩
Foldcomp是一个开源的蛋白质结构压缩和索引工具。通过编码主链和侧链的扭转角,它将每个氨基酸残基压缩至13字节,大幅降低存储需求。Foldcomp支持单链PDB文件压缩,提供命令行和Python API接口,可进行压缩、解压缩、序列提取等操作。此外,Foldcomp还提供了多个预构建的大规模蛋白质结构数据库,如AlphaFoldDB和ESMAtlas,便于研究人员使用。
gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具
DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习
GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目,致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型,适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口,支持自定义数据训练,并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型,通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得,总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术,支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率,展现出良好的语言理解能力。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
stable-code-3b - 支持多编程语言的FIM功能语言模型
GithubHuggingfacestabilityai/stable-code-3btransformer开源项目文本生成模型模型训练编程语言
这款2.7B参数的语言模型具备Fill in Middle功能,可支持18种编程语言及长上下文处理,适合广泛的应用场景。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具,采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型,支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程,帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
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