# 生物医学研究

Esmplusplus Small
ESM++是对ESMC的忠实实现,支持批处理且兼容标准Huggingface接口,无需依赖ESM Python包。小型版本对应ESMC的3亿参数版本。
蛋白质模型 Transformers
E
Synthyra
6,460
14
Progen2 Xlarge
Bsd-3-clause
ProGen2-xlarge是基于Nijkamp等人提出的基础模型,经过配置和前向传播修改的蛋白质生成模型。
大型语言模型 Transformers
P
hugohrban
38
1
Progen2 Base
Bsd-3-clause
ProGen2-base是基于Nijkamp等人研究的蛋白质生成模型,支持蛋白质序列的生成和预测。
大型语言模型 Transformers
P
hugohrban
4,937
3
Palmyra Med 70B
其他
Palmyra-Med是Writer专为医疗健康领域设计的大语言模型,在生物医学基准测试中表现优异,领先于多个主流模型。
大型语言模型 Transformers 支持多种语言
P
Writer
50
80
Esm2 T36 3B UR50D
MIT
ESM-2是基于掩码语言建模目标训练的新一代蛋白质模型,适用于各类以蛋白质序列为输入的下游任务微调。
蛋白质模型 Transformers
E
facebook
3.5M
22
Esm2 T30 150M UR50D
MIT
ESM-2是基于遮蔽语言建模目标训练的最先进蛋白质模型,适用于对各类以蛋白质序列为输入的任务进行微调。
蛋白质模型 Transformers
E
facebook
69.91k
7
Esm2 T12 35M UR50D
MIT
ESM-2是基于掩码语言建模目标训练的前沿蛋白质模型,适用于各类蛋白质序列分析任务
蛋白质模型 Transformers
E
facebook
332.83k
15
Esm2 T6 8M UR50D
MIT
ESM-2是基于掩码语言建模目标训练的新一代蛋白质模型,适用于对蛋白质序列进行各类任务的微调。
蛋白质模型 Transformers
E
facebook
1.5M
21
Esm2 T48 15B UR50D
MIT
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。
蛋白质模型 Transformers
E
facebook
20.80k
20
Esm 1b
ESM-1b 是一个基于 Transformer 架构的大规模蛋白质语言模型,由 Facebook AI Research (FAIR) 开发。
大型语言模型 Transformers
E
facebook
342
17
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