lobster_24M

Lobster_24M — белковая masked language model из семейства LBSTER, разработанного Prescient Design. Это энкодерная модель на основе архитектуры BERT для обучения представлений белковых последовательностей; её применяют для получения эмбеддингов, предсказания свойств белков и классификации последовательностей. Модель содержит около 24 млн параметров, обучена на UniRef50 и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Модель рассчитана на анализ белковых последовательностей, а не на обычный текст. В карточке Hugging Face не указана лицензия, поэтому условия использования следует проверять отдельно перед внедрением. Для задач предсказания структуры и управляемого проектирования последовательностей в проекте LBSTER предусмотрены другие модели семейства.