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Esm2 T36 3B UR50D
模型概述
ESM-2是一個蛋白質語言模型，通過掩碼語言建模目標訓練，能夠理解和生成蛋白質序列，適用於蛋白質結構預測、功能註釋等任務。
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。
多規模可選
提供從800萬到150億參數不等的多種規模模型，適應不同計算資源需求。
下游任務適配
模型設計考慮了各類蛋白質相關下游任務的微調需求。
模型能力
蛋白質序列建模
蛋白質掩碼預測
蛋白質結構預測
蛋白質功能註釋
使用案例
生物信息學
蛋白質結構預測
利用模型對蛋白質序列的理解能力預測其三維結構。
蛋白質功能註釋
通過模型分析蛋白質序列，預測其可能的功能。
藥物發現
蛋白質設計
利用模型生成具有特定功能的蛋白質序列。
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