#掩码语言建模

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

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。

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。

ALBERT Base v1是一个采用层共享架构的自然语言处理模型。通过12个重复层的设计，在保持11M小体积的同时实现了强大的语言理解能力。该模型在文本分类、问答等任务中表现优异，适用于需要理解完整句子语境的应用场景。其创新的架构设计既降低了内存占用，又保持了良好的处理性能。

ALBERT预训练模型采用英语，具有层权重共享特性，减少内存占用同时提升效率。其自监督语言学习通过掩码语言建模和句子顺序预测实现，适合用于序列和标记分类等任务。第二版模型采用更多训练数据和优化，性能优于初版。模型包含24层、128维嵌入、1024隐藏层及16个注意力头，适合掩码语言建模或句子预测，并需通过微调匹配特定任务需求。