结果显示,在处理仅涉及蛋白质的任务时,ESM-AA 的表现与 ESM-2 相当;在分子任务上,ESM-AA 模型的性能优于大多数基准模型,与 Uni-Mol 的表现相近。 这表明,ESM-AA 在获取强大分子知识的过程中并未牺牲对蛋白质的理解能力,也进一步说明了 ESM-AA 模型成功复用了 ESM-2 模型的知识,而无需被从头开始重新开发,...
【用LoRA改进蛋白质语言模型ESM-2的性能】 - LoRA是一种参数高效的微调技术,可以减少蛋白质序列微调中的过拟合问题。 - 展示了如何在蛋白质绑定位点预测任务上应用LoRA对ESM-2模型进行微调。 - LoRA可以显...
ESM-2是一个基于Transformer的语言模型,并使用注意力机制来学习输入序列中成对氨基酸之间的相互作用模式。 相对于上一代模型ESM-1b,Meta对模型结构、训练参数进行了改进,并增加了计算资源和数据。同时,相对位置嵌入的加入,使模型能够推广到任意长度的序列。 从结果来看,具有1.5亿个参数的ESM-2模型比具有6.5亿个参数的...
ESM2 同样是由该团队开发的,可以进行原子级蛋白质结构的进化规模预测,其最新版本使用了 48 层 Transformer 编码器架构,有150 亿参数。ESM2 已广泛应用于基础科学发现、药物开发和可持续发展等领域,包括最先进的蛋白质设计模型和抗体优化等。 EvolutionaryScale 称ESM C 是 ESM3生成模型的并行模型系列,ESM3 专注于...
在1D和2D信息处理完成后,在双轨AlphaFold2架构中推理3D原子坐标。由于计算机硬件内存的限制,不能直接在大蛋白质上构建模型,因为三轨模型有数百万个参数;相反,向网络呈现了输入序列的许多不连续作物,其由跨越总共260个残基的两个不连续序列区段组成。为了生成最终模型,将每种作物产生的1D特征、2D距离和方向预测进行...
技术报告中提到,模型架构和训练策略大体依照了AlphaFold 3的论文,但有一个关键区别: 他们使用截止到2021-01-12的所有数据,仅训练了单个模型,而非针对不同的评估分别训练,此外还添加了一些新的功能。 与大多数需要MSA(多重序列比对)的结构预测工具不同,Chai-1可以在没有MSA的情况下以单序列模式运行,同时达到相近的...
与AlphaFold2模型类似,ESMFold模型的架构也可以分为四部分:数据解析部分、编码器部分(Folding Trunk)、解码器部分(Structure Module)、循环部分(Recycling)。ESMFold和AlphaFold2之间的一个关键区别是使用语言模型表示来消除对显式同源序列(以MSA的形式)作为输入的要求。语言模型表示作为输入提供给ESMFold的折叠主干。通过...
ESM-scan的核心技术基于ESM语言模型的掩码预测机制。具体工作原理如下: 序列编码与掩码:首先,将蛋白质序列转换为标记序列。对于要预测突变影响的位置,使用特殊的[MASK]标记替换原始氨基酸。数学表示为: 对于序列 ,在位置 的掩码操作可表示为: 上下文表示学习:模型通过Transformer架构学习序列中每个位置的上下文化表示。对于...
ESMFold使用ESM-2学习的信息和表示来执行端到端的3D结构预测,特别是仅使用单个序列作为输入(AlphaFold2需要多序列输入),方便研究者在使用时通过模型缩放,将模型大小控制在数百万到数十亿量级参数。需要注意的是,随着模型大小的增加,可观察到预测准确性的持续提升。与AlphaFold2模型类似,ESMFold模型的架构也可以分为四...
模型生成能力随规模增长,且微调的提升效果明显 模拟5亿年的进化 在发表的论文中,ESM3团队详细介绍了他们在模型上观察到的「模拟进化」功能。 论文地址:https://evolutionaryscale-public.s3.us-east-2.amazonaws.com/research/esm3.pdf 绿色荧光蛋白(Green Fluorescent Protein,GFP)及其荧光蛋白家族是自然界中最美丽...