如何分析一个网站做的怎么样管理培训
模型总览
-
第一篇《Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences 》ESM-1b
-
第二篇《MSA Transformer》在ESM-1b的基础上作出改进，将模型的输入从单一蛋白质序列改为MSA矩阵，并在Transformer中加入行、列两种轴向注意力机制，对位点分别计算第个序列和第个对齐位置的影响，充分利用二维输入的优势。
-
第三篇《Language models enable zero-shot prediction of the effects of mutations on protein function 》中提出了ESM-1v模型，该模型与ESM-1b模型构架相同，只是预训练数据集改为UR90（ESM-1b预训练数据集为UR50）
-
第四篇《Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction》，ESMFold，提出了ESM2，代替MSA部分和Structure Template部分，对Postion Embedding做了修改，可以支持更长的氨基酸序列编码
| 模型名称 | input | 普适性 | 模型 | 论文 |
|---|---|---|---|---|
| ESM-1b | single sequence | family-specific | transformer encoder | Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences |
| ESM-MSA-1b | MSA | few-shot | 加了两个行列注意力机制 | MSA Transformer |
| ESM-1v | single sequence | zero-shot | transformer encoder | Language models enable zero-shot prediction of the effects of mutations on protein function |
| ESM-2 | single sequence | zero-shot | transformer encoder | Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction |
ESM-1B的模型大小如下所示
ESM2模型大小如下所示（esm-github截图）：
ESM-2 embedding（不同于word2vec，和BERT一样？）：
Bert输入Embeddings包含三个部分，第一部分为token的embeddings，第二部分为位置编码的embeddings，第三部分为token所属段落编码的embeddings
- tokenizer（由wordpiece创建）对输入蛋白会头尾添加cls、eos特殊字符，占两个字符长度 ，加Padding Token [PAD]
- tokenizer会创建固定大小的词汇表，进行分词，查词汇表将token转化成索引列表
tokenizer首先检查整个单词是否在词汇表中。如果没有，则尝试将单词分解为词汇表中包含的尽可能大的子单词，最后将单词分解为单个字符。注意，由于这个原因，我们总是可以将一个单词表示为至少是它的单个字符的集合
self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, padding_idx=0)，相同位置输出相同
将这3个ID序列输入到BERT中就会按照BERT模型的定义依次将各种ID转换为对应的embedding
Token Embeddings， (1, n, 768) ，词的向量表示
Segment Embeddings， (1, n, 768)，辅助BERT区别句子对中的两个句子的向量表示，EMS2将蛋白质视为几个句子？
Position Embeddings ，(1, n, 768) ，让BERT学习到输入的顺序属性
- 分词后送入token embedding层从而将每一个词转换成向量形式
ESM-2 output：
和BERT一样