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タンパク質配列予測

# タンパク質配列予測

Prollama Stage 1
Apache-2.0
ProLLaMAはLlama-2-7bアーキテクチャに基づくタンパク質大規模言語モデルで、マルチタスクタンパク質言語処理に特化しています。
タンパク質モデル Transformers
P
GreatCaptainNemo
650
2
Esm1b T33 650M UR50S
MIT
ESM-1bはTransformerベースのタンパク質言語モデルで、教師なし学習によりタンパク質配列データを学習し、タンパク質の構造や機能予測に利用できます。
タンパク質モデル Transformers
E
facebook
24.20k
18
Esm2 T36 3B UR50D
MIT
ESM-2はマスク言語モデリング目標で訓練された次世代タンパク質モデルで、タンパク質配列を入力とする様々な下流タスクのファインチューニングに適しています。
タンパク質モデル Transformers
E
facebook
3.5M
22
Esm2 T12 35M UR50D
MIT
ESM-2はマスク言語モデリング目標で訓練された最先端のタンパク質モデルで、様々なタンパク質配列分析タスクに適用可能
タンパク質モデル Transformers
E
facebook
332.83k
15
Esm2 T6 8M UR50D
MIT
ESM-2はマスク言語モデリング目標でトレーニングされた次世代タンパク質モデルで、タンパク質配列の様々なタスクのファインチューニングに適しています。
タンパク質モデル Transformers
E
facebook
1.5M
21
Esm2 T48 15B UR50D
MIT
ESM-2はマスク言語モデリング目標で訓練された最先端のタンパク質モデルで、タンパク質配列に対する様々なタスクのファインチューニングに適しています。
タンパク質モデル Transformers
E
facebook
20.80k
20
Esm2 T30 150M UR50D
MIT
ESM-2はマスク言語モデリング目標で訓練された最先端のタンパク質モデルで、タンパク質配列を入力とする様々なタスクの微調整に適しています。
タンパク質モデル Transformers
E
facebook
69.91k
7
Prot Bert
BERTアーキテクチャに基づくタンパク質配列事前学習モデルで、自己教師付き学習によりタンパク質配列の生物物理学的特性を捉えます。
タンパク質モデル Transformers
P
Rostlab
276.10k
111
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uer
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