/ Модель

Характеристики

Контекст
1 026 токенов
Параметры
9,8 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
esm · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
31 авг 2023

esm2_t6_8M_finetuned_cafa5_v2

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Предварительно дообученная модель ESM-2 для многометочного предсказания функций белков по терминам Gene Ontology.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AmelieSchreiber/esm2_t6_8M_finetuned_cafa5_v2 — модель на основе ESM-2, предварительно дообученная для предсказания функций белков в задаче CAFA-5. Она принимает аминокислотную последовательность и классифицирует её по терминам Gene Ontology (GO), выполняя многометочную классификацию. В карточке указано, что модель прошла четыре эпохи предварительного дообучения и предназначена для дальнейшего дообучения на втором этапе с помощью LoRA, включая обучение с весами классов для учёта иерархии GO.

Модель использует архитектуру ESM с классификационной головой EsmForSequenceClassification; размер — 9,8 млн параметров, нативная длина контекста — 1026 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — MIT. Это специализированный исследовательский чекпойнт для предсказания функций белков, а README рекомендует дополнительное дообучение перед применением.

Сценарии применения

  • предсказание функций белка по аминокислотной последовательности
  • классификация белковых последовательностей по терминам Gene Ontology
  • подготовка модели для второго этапа обучения с LoRA

Ограничения

Это предварительно дообученный чекпойнт, который README предназначает для последующего обучения с LoRA; качество самостоятельного применения и показатели на тестовых данных не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ESM-2 Pre-finetuned for CAFA-5 for Protein Function Prediction

This model is a pre-finetuned for CAFA-5 protein function prediction for four epochs. This model is meant to be finetuned in a second stage of training with a Low Rank Adaptation. The training script for both the pre-finetuning and second stage finetuning with LoRA is available here. This notebook allows you to pre-finetune the base model, and then use a LoRA for the second stage of training. Note, the second stage of training is a harder curriculum for the model as it uses class weights so that the model better captures the hierarchical (weighted) structure of the gene ontology (GO) terms that serve as the labels for the multilabel sequence classification task of predicting a protein's functions (GO terms).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
EsmForSequenceClassification
Ревизия весов
8301fe6

0 моделей