Компактная RoBERTa-модель предсказывает аминокислоту в маскированной позиции последовательности тяжёлой цепи человеческого антитела.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
NaturalAntibody/human_heavy — трансформер RoBERTa для предсказания аминокислоты в заданной позиции последовательности тяжёлой цепи человеческого антитела. Модель содержит 20,2 млн параметров, принимает последовательности с маскированной позицией и предсказывает её содержимое; контекст — до 202 токенов.
Модель предназначена для анализа последовательностей антител и заполнения пропущенных аминокислот. Карточка не сообщает подробностей о данных обучения или дополнительных сценариях применения. Распространяется в формате PyTorch по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая требует указания авторства, распространения производных материалов на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.
Карточка не описывает обучающие данные, качество предсказаний или оценку на независимых наборах. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 запрещает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The model is a heavy sequence specfic transformer to predict amino acids in a given position in a query sequence.
The model was trained on sequences:
Example usage: notebook.
For more information please contact: contact@naturalantibody.com
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…