Die Studie befasst sich mit der Feinabstimmung von Protein-Sprachmodellen (pLMs) für verschiedene Vorhersageaufgaben. Sie trainierten 615 individuelle Vorhersagemethoden, die in acht Modellen auf acht verschiedenen Datensätzen basierten. Diese Methoden wurden entweder durch Feinabstimmung oder die Verwendung eingefrorener Einbettungen aus vorab ...
Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Landschaft der natürlichen Sprachverarbeitung erheblich verändert und ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache viel effektiver zu verstehen und zu generieren als je zuvor. Diese Modelle werden normalerweise auf riesigen und parallelen Korpora vortrainiert und dann feinabgestimmt, ...
Die Integration von grundlegenden Modellen wie LLMs und VLMs in den Trainingsloop von Reinforcement Learning wird in diesem Beitrag eingehend untersucht. Der Bereich der Computer Vision und der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt sich schnell, was zu einer zunehmenden Nachfrage nach spezialisierten ...
Das PTMGPT2 implementiert einen ansatzbasierten Ansatz für die Vorhersage von PTMs. Es wird ein End-to-End-Deep-Learning-Framework vorgestellt, das in Abbildung 1 dargestellt ist und ein GPT als Grundmodell verwendet. Zentral für diesen Ansatz ist das promptbasierte Feintuning des PROTGPT2-Modells auf unüberwachte ...