# 生物医学研究

ESM++はESMCの忠実な実装であり、バッチ処理をサポートし、標準のHuggingfaceインターフェースと互換性があり、ESM Pythonパッケージに依存しません。小型バージョンはESMCの3億パラメータバージョンに対応します。

ProGen2-xlargeはNijkampらが提案した基礎モデルに基づき、設定と順伝播を変更したタンパク質生成モデルです。

ProGen2-baseはNijkampらの研究に基づくタンパク質生成モデルで、タンパク質配列の生成と予測をサポートします。

Palmyra-MedはWriterが医療健康分野向けに設計した大規模言語モデルで、生物医学ベンチマークテストで優れた成績を収め、多くの主流モデルをリードしています。

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。

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

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。

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。

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。

ESM-1bは、Facebook AI Research (FAIR)によって開発されたTransformerアーキテクチャに基づく大規模なタンパク質言語モデルです。