# 蛋白质序列预测

Prollama Stage 1
Apache-2.0
ProLLaMA是一个基于Llama-2-7b架构的蛋白质大语言模型,专注于多任务蛋白质语言处理。
蛋白质模型 Transformers
P
GreatCaptainNemo
650
2
Esm1b T33 650M UR50S
MIT
ESM-1b是基于Transformer的蛋白质语言模型,通过无监督学习蛋白质序列数据,可用于蛋白质结构和功能预测。
蛋白质模型 Transformers
E
facebook
24.20k
18
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
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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
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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
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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
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20.80k
20
Prot Bert
基于BERT架构的蛋白质序列预训练模型,通过自监督学习捕捉蛋白质序列的生物物理特性
蛋白质模型 Transformers
P
Rostlab
276.10k
111
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