This repository has been deprecated and will be deleted shortly. All ESM models have been moved to their official names to match their naming at the original FAIR repo. You can now find the ESM-1b model at facebook/esm1b_t33_650M_UR50S.
Характеристики
- Контекст
- 1 026 токенов
- Параметры
- 865 млн
- Архитектура
- esm · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
esm-1b
Белковая модель ESM-1b предсказывает замаскированные аминокислоты в последовательностях и помогает анализировать белковые цепи.
6 645скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены7 сен 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
facebook/esm-1b — белковая языковая модель семейства ESM, разработанная исследовательской группой FAIR при Facebook. Репозиторий устарел: актуальное имя модели — facebook/esm1b_t33_650M_UR50S.
Модель построена на плотной архитектуре ESMForMaskedLM и содержит 865,1 млн параметров. Она принимает последовательности белков и предсказывает замаскированные аминокислоты, что позволяет использовать её для анализа белковых последовательностей и получения контекстных представлений. Максимальная длина контекста — 1026 токенов.
Карточка не сообщает лицензию. Репозиторий помечен как устаревший и подлежащий удалению; для использования следует обращаться к актуальному репозиторию модели.
Сценарии применения
- предсказание аминокислот в пропусках белковой последовательности
- анализ контекста аминокислот в белке
- получение контекстных представлений белковых последовательностей
Ограничения
Репозиторий устарел и заявлен к удалению; актуальная модель размещена под именем facebook/esm1b_t33_650M_UR50S. Контекст ограничен 1026 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ESMForMaskedLM
- Ревизия весов
- 6fb1062