#蛋白质模型

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。

esm2_t12_35M_UR50D是ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型，采用12层结构，包含3500万个参数。该模型基于掩码语言建模训练，适用于多种蛋白质序列相关任务的微调。作为ESM-2系列中的小型模型，它在保持性能的同时大幅降低了资源需求，为蛋白质研究提供了高效工具。此模型特别适合资源受限环境，在各类蛋白质序列分析中展现出良好的应用价值。

作为ESM-2系列中参数量最大的蛋白质语言模型，esm2_t48_15B_UR50D拥有480亿参数。该模型采用掩码语言建模方法训练，可应用于多种蛋白质序列分析任务。虽然模型性能优异，但也需要较高的计算资源。研究人员可利用该模型进行蛋白质功能预测、结构分析等研究，为蛋白质科学领域带来新的突破。