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Esm2 T48 15B UR50D
模型概述
ESM-2是一種蛋白質語言模型，通過掩碼語言建模目標訓練，能夠理解和生成蛋白質序列，適用於多種生物信息學任務。
模型特點
大規模預訓練
模型在大量蛋白質序列數據上進行預訓練，具有強大的序列理解和生成能力。
多尺度模型
提供從800萬到150億參數的不同規模模型，適應不同計算資源和精度需求。
易於微調
模型設計用於針對特定蛋白質任務進行微調，支持多種下游應用。
模型能力
蛋白質序列生成
蛋白質結構預測
蛋白質功能註釋
蛋白質序列分類
使用案例
生物信息學
蛋白質功能預測
通過分析蛋白質序列預測其可能的功能。
高精度的功能註釋
蛋白質結構預測
從氨基酸序列預測蛋白質的三維結構。
接近實驗精度的結構預測
藥物發現
蛋白質設計
生成具有特定功能的蛋白質序列。
新型蛋白質設計
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專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
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Transformers 支持多種語言L
scb10x
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16
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Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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6
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基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98