Pretrained on:
- Masked amino acid modeling
Please see our main model for additional details.
tcr-bert-mlm-only
BERT-модель для предсказания замаскированных аминокислот в белковых последовательностях, включая последовательности T-клеточных рецепторов.
240скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены22 ноя 2021
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
wukevin/tcr-bert-mlm-only — модель семейства BERT, разработанная для предсказания замаскированных аминокислот в белковых последовательностях. Она обучена методом masked amino acid modeling и подходит для восстановления пропущенных остатков в последовательностях T-клеточных рецепторов и анализа вариантов последовательностей. Модель содержит 70,8 млн параметров, использует архитектуру BertForMaskedLM и принимает последовательности с контекстом до 64 токенов.
Модель предназначена для работы с аминокислотными последовательностями, а не с естественным языком. В карточке указаны PyTorch и задача fill-mask. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- восстановление пропущенных аминокислот в последовательности
- оценка вероятных вариантов аминокислотных остатков
- анализ последовательностей T-клеточных рецепторов
- создание признаков белковых последовательностей на основе предсказаний fill-mask
Ограничения
Контекст ограничен 64 токенами. README содержит только краткое описание предобучения; подробности оценки качества и условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
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.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
- BertForMaskedLM
- Ревизия весов
- 8518235