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將蛋白質語言模型擴展到千億參數,深度解讀百圖生科、清華xTrimoPGLM模型

2023-08-20 16:35:35   來源:個人圖書館-醫學abeycd


(資料圖)

xTrimoPGLM: Unified 100B-Scale Pre-trained Transformer for Deciphering the Language of Protein

Bo Chen, Xingyi Cheng, Yangli-ao Geng, Shen Li, Xin Zeng, Boyan Wang, Jing Gong, Chiming Liu, Aohan Zeng, Yuxiao Dong, Jie Tang, Le Song

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,使用相對較小的 ESM2-150M模型作為指標,主要來理解各種下游蛋白質相關任務的難度程度。這些任務包括基于 feature-based 的 Probing 和 聯合大模型參數的 Finetuning,xTrimoPGLM-100B 在大多數蛋白質相關任務中仍然展現出了優勢。。通過借鑒 NLP/CV 領域的想法,生物領域的預訓練模型近兩年雨后春筍般地冒出來,隨著模型計算力的提升和生物數據增長,我們期待更多未知的、驚人的發現出現在這個領域中。盡管仍然存在不少需要繼續探索的地方,千億模型的誕生不僅標志著最前沿的 AI 技術和生物學技術的融合,還意味著一個充滿無限可能的未來已經開啟。我們期待,這一重量級的模型引領制藥領域步入一個新的黃金時代,為人類健康和科學事業開創更加光明的未來。

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