Характеристики
- Параметры
- 396 млн
- Лицензия
- CC BY-NC-SA 4.0
- Архитектура
- t5 · dense
- Опубликована
- 16 авг 2022
Ссылки
ankh-base
Ankh Base — белковая языковая модель для создания представлений аминокислотных последовательностей и их применения в задачах биоинформатики.
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
Ankh Base — базовая версия белковой языковой модели, разработанной командой Ahmed Elnaggar и коллегами из Технического университета Мюнхена, Proteinea и Колумбийского университета. Модель предназначена для анализа аминокислотных последовательностей и получения представлений белков, применимых в задачах биоинформатики и белковой инженерии. В карточке указана архитектура encoder-decoder на основе T5, около 396,5 млн параметров и поддержка Transformers/PyTorch.
Модель может использоваться для извлечения эмбеддингов и как основа для downstream-моделей, например для предсказания вторичной структуры, локализации, растворимости и удалённой гомологии белков. Она обрабатывает последовательности белков, а не естественный язык; контекстное окно в использованных источниках не установлено. Модель доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.
Сценарии применения
- извлечение эмбеддингов белковых последовательностей
- предсказание вторичной структуры белка с downstream-моделью
- оценка растворимости белка
- классификация субклеточной локализации белка
- поиск удалённо гомологичных белков
- анализ контактов между остатками белка
Ограничения
Для прямых прикладных прогнозов, таких как структура или локализация, обычно требуется обученная downstream-модель; Ankh Base предоставляет представления последовательностей. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 не допускает коммерческого использования.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
У модели не указана задача.
- Класс архитектуры
- T5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- d99cb6b