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Esm2 T12 35M UR50D
模型概述
ESM-2是一個蛋白質語言模型，通過對蛋白質序列進行掩碼語言建模訓練，能夠理解和預測蛋白質序列的結構和功能。適用於蛋白質工程、功能預測和結構分析等任務。
模型特點
多規模模型選擇
提供從800萬到150億參數的不同規模模型，可根據計算資源選擇合適版本
蛋白質序列理解
能夠深入理解蛋白質序列中的氨基酸關係和結構特徵
遷移學習友好
支持針對特定蛋白質任務的微調，便於遷移學習應用
模型能力
蛋白質序列分析
掩碼氨基酸預測
蛋白質功能預測
蛋白質工程輔助
蛋白質結構推斷
使用案例
生物醫學研究
蛋白質功能預測
預測未知蛋白質的功能特性
可幫助識別潛在的治療靶點
蛋白質設計
輔助設計具有特定功能的新蛋白質
加速生物醫藥和工業酶開發
生物信息學
序列註釋
自動註釋蛋白質序列中的功能域和重要位點
提高基因組註釋效率
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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