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ESM2-650M
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新的无训练方法可从小型比对生成新颖的蛋白质序列
研究人员开发了一种名为随机注意力（SA）的新型无训练方法，用于从小型比对家族生成蛋白质序列。与需要大量数据的传统深度学习模型不同，SA利用Hopfield能量模型和Langevin动力学进行采样，无需GPU或预训练。该方法在各种蛋白质家族中都取得了成功，生成的序列具有低组成发散度、新颖性和结构合理性，优于现有的Profile HMM和MSA Transformer等方法。SA能够从种子比对自动运行，并获得独立语言模型的有利评分，使其成…
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BoostLoRA方法增长适配器秩以超越全量微调
研究人员推出了一种新颖的参数高效微调方法BoostLoRA，旨在增强模型表现力而不增加推理开销。该技术通过迭代训练和合并小型适配器，并将每个适配器分配到正交子空间，从而随着时间的推移增长有效秩。实验表明，BoostLoRA在Qwen2.5-3B的GSM8K和MATH-500等基准测试中取得了最先进的成果，其表现优于超低参数适配器和全量微调。