为了保持对常规氨基酸的理解，研究团队将新的 PTM-Mamba 模型作为最先进的 ESM-2-650M 模型的头部进行训练，其中野生型氨基酸标记被传递到 ESM-2-650M 中以检索其输出嵌入，并且 PTM 标记被转换为 ESM-2-650M 输入的 <mask> 标记。序列最终被输入到 PTM-Mamba 的嵌入层，该层能够自然地处理野生型和 PTM 标...
ESM-2nv 650M: 650M parameter model, batch size of 16, pipeline parallel 1 ESM-2nv 3B: 3B parameters model, batch size of 4, pipeline parallel 4 ESM-2nv 15B: 15B parameter model, batch size of 2, pipeline parallel 8 ESM-2nv 20B: 20B parameters model, batch size of 1, pipeline ...
2 650M config num_layers = 33 hidden_size = 1280 num_attention_heads = 20 ffn_hidden_size = 4 * hidden_size nemo1_init_path = None # initialize from nemo1 checkpoint restore_from_checkpoint_path = None # initialize from nemo2 checkpoint need_megatron_variable_seq_lengths_reductions: ...
ESM C 在参数数量级上实现了线性扩展,每个模型的性能都与上一代较大模型相当甚至大大超过。例如,300M 参数的 ESM C 提供与 ESM2 650M 类似的性能,但内存需求更低,推理速度更快。600M 参数的 ESM C 可与 3B 参数的 ESM2 相媲美,并接近 15B 模型的性能。6B 参数的 ESM C 树立了新的标杆,其性能远远超...
ESM-2实验 hao100 追求极致,精益求精 1 人赞同了该文章 # Load ESM-2 modelmodel, alphabet = esm.pretrained.esm2_t33_650M_UR50D()batch_converter = alphabet.get_batch_converter()model.eval() # disables dropout for deterministic resultsif torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() print...
模型选择：使用"esm2_t33_650M_UR50D"模型作为默认配置，这是基于以下优化目标：其中 是根据具体应用场景可调整的权重参数。批处理优化：对于大规模突变扫描，采用高效的批处理策略：通过优化批大小来最大化吞吐量：计算复杂度分析：对于长度为 的序列，单个突变的计算复杂度为：其中...
模型选择:使用"esm2_t33_650M_UR50D"模型作为默认配置,这是基于以下优化目标: 其中 是根据具体应用场景可调整的权重参数。 批处理优化:对于大规模突变扫描,采用高效的批处理策略: 通过优化批大小来最大化吞吐量: 计算复杂度分析:对于长度为 的序列,单个突变的计算复杂度为: ...
[3] Devlin, J., Chang, M.W., Lee, K. and Toutanova, K., 2018. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805. Model Architecture: Architecture Type: BERT Network Architecture: ESM-2 Input: Input Type(s): Text (...
数据集2:包含PTEN的表达水平和活性数据。ESM-scan在预测蛋白质丰度方面表现出色(R=0.48),与Rosetta ΔΔG(R=0.49)相当。在功能预测方面,ESM-scan的表现(R=0.56)优于其他方法。 数据集3:来自SKEMPI和ZEMu数据库,包含近900个蛋白质-蛋白质界面突变的ΔΔG记录。
ESM C is designed as a drop-in replacement for ESM2 and comes with major performance benefits. The 300M parameter ESM C delivers similar performance to ESM2 650M with dramatically reduced memory requirements and faster inference. The 600M parameter ESM C rivals the 3B parameter ESM2 and appro...