Esm2 T48 15B UR50D
ESM-2是基于掩码语言建模目标训练的最先进蛋白质模型,适用于对蛋白质序列进行各种任务的微调。
Downloads 20.80k
Release Time : 9/26/2022
Model Overview
ESM-2是一种蛋白质语言模型,通过掩码语言建模目标训练,能够理解和生成蛋白质序列,适用于多种生物信息学任务。
Model Features
大规模预训练
模型在大量蛋白质序列数据上进行预训练,具有强大的序列理解和生成能力。
多尺度模型
提供从800万到150亿参数的不同规模模型,适应不同计算资源和精度需求。
易于微调
模型设计用于针对特定蛋白质任务进行微调,支持多种下游应用。
Model Capabilities
蛋白质序列生成
蛋白质结构预测
蛋白质功能注释
蛋白质序列分类
Use Cases
生物信息学
蛋白质功能预测
通过分析蛋白质序列预测其可能的功能。
高精度的功能注释
蛋白质结构预测
从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。
接近实验精度的结构预测
药物发现
蛋白质设计
生成具有特定功能的蛋白质序列。
新型蛋白质设计
Featured Recommended AI Models
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers Supports Multiple Languages

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers English

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 Chinese
R
uer
2,694
98