Характеристики
- Контекст
- 1 026 токенов
- Параметры
- 865 млн
- Архитектура
- esm · dense
- Опубликована
- 17 окт 2022
Ссылки
esm1v_t33_650M_UR90S_5
ESM-1v — белковая языковая модель Meta AI для предсказания эффектов вариантов в аминокислотных последовательностях.
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
ESM-1v t33 650M UR90S вариант 5 — белковая языковая модель, разработанная исследовательской группой Meta AI. Модель основана на архитектуре ESM-1b и обучена на последовательностях белков UniRef90; она предназначена прежде всего для предсказания функциональных эффектов вариантов белковых последовательностей без дополнительного обучения. Указанный размер — около 865 млн параметров по метаданным Hugging Face; модель содержит 33 слоя, а её представления имеют размерность 1280. В Transformers она доступна для задачи fill-mask.
Модель принимает аминокислотные последовательности с маскированными позициями и предсказывает вероятные аминокислоты; также из неё можно извлекать представления последовательностей. Это специализированная модель для белковой биологии, а не генератор обычного текста. Репозиторий Hugging Face не содержит карточки с условиями лицензии; поэтому условия использования нельзя надёжно указать по проверенным источникам.
Сценарии применения
- оценка функционального эффекта аминокислотной замены
- предсказание аминокислоты в маскированной позиции белка
- ранжирование вариантов белка по вероятности последовательности
- извлечение векторных представлений белковых последовательностей
Ограничения
Это специализированная модель для аминокислотных последовательностей, а не для естественного языка. Hugging Face не приводит карточку модели с условиями лицензии.
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 · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- EsmForMaskedLM
- Ревизия весов
- fb2e51c