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मास्क्ड अनुक्रम मॉडलिंग के लिए 650M पैरामीटर प्रोटीन भाषा मॉडल।
ESM-2 ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित प्रोटीन भाषा मॉडलों का एक परिवार है। यह मॉडल (esm2_t33_650M_UR50D) 33 परतों वाला 650 मिलियन पैरामीटर संस्करण है, जो UniRef50 डेटाबेस (50% अनुक्रम पहचान पर क्लस्टर किया गया) पर प्रशिक्षित है। यह प्रोटीन अनुक्रम प्रतिनिधित्व सीखने के लिए मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग उद्देश्य का उपयोग करता है। मॉडल का उपयोग संरचना भविष्यवाणी (जैसे ESMFold), कार्य एनोटेशन, और डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए एम्बेडिंग निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है। यह PyTorch और TensorFlow दोनों का समर्थन करता है, HuggingFace एंडपॉइंट के साथ संगत है, और MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। मॉडल ने HuggingFace पर 2,668,729 डाउनलोड और 81 पसंद प्राप्त किए हैं, जो मजबूत सामुदायिक अपनाने का संकेत देता है।
💡मुख्य बातें
- ├─33 परतें, 650M पैरामीटर
- ├─UniRef50 पर प्रशिक्षित
- └─मास्क्ड भाषा मॉडलिंग
🎯के लिए
- ├─जैव सूचना विज्ञानी
- ├─प्रोटीन इंजीनियर
- └─AI शोधकर्ता