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esm2_t48_15B_UR50D

大规模蛋白质语言模型用于多样化蛋白质序列分析

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。

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。
prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
prot_bert_bfd - 用于自监督蛋白质序列分析的ProtBert-BFD模型
GithubHuggingfaceProtBert-BFD开源项目掩码语言模型模型特征提取蛋白质序列语言模型
ProtBert-BFD模型是一种利用Bert架构进行蛋白质序列自监督学习的预训练工具。该模型使用BFD数据集进行训练,能够捕捉蛋白质的生物物理特性,适用于特征提取和下游任务。其遮蔽语言建模方法无需人工标记即可从大规模数据中进行学习,成为生物信息学中理解蛋白质编码的有效工具。
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species - 基于多物种基因组的大规模DNA语言模型
DNA序列GithubHuggingfaceNucleotide Transformer基因组学开源项目模型生物信息学预训练模型
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species是一个基于850个多物种基因组预训练的5亿参数Transformer模型。该模型利用多样化物种的DNA序列信息,通过掩码语言建模训练,可用于分子表型预测等任务。它采用6-mer标记化方法,结合旋转位置编码和门控线性单元,在900B个标记上训练而成。这一基础模型为基因组学研究提供了有力工具,可应用于多种下游分析。
DNABERT-2-117M - 多物种基因组分析的先进Transformer模型
DNABERT-2GithubHuggingface医学基因组开源项目模型深度学习生物学
DNABERT-2-117M是一个创新的多物种基因组分析工具,基于先进的Transformer架构。它整合了MosaicBERT技术,实现了DNA序列的高效嵌入计算。用户可以通过简单的Python代码调用模型,获取DNA序列的向量表示。这一功能为生物信息学和医学基因组学研究提供了强大支持,有望推动多种基因组分析任务的进展。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
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。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
mbart-large-50 - 面向多语言翻译的序列到序列神经网络模型
GithubHuggingfacemBART-50多语言翻译序列到序列模型开源项目机器翻译模型预训练模型
mBART-50模型支持50种语言间的互译,基于序列到序列架构开发。该模型通过降噪预训练方法提升性能,包含句子重排和文本掩码等创新技术。作为mBART的扩展版本,覆盖英语、中文、日语在内的主要语言,可用于各类多语言自然语言处理任务。
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