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Nat. Comput. Sci. | 理解语言模型规模扩展对蛋白质适应度预测的影响

蛋白质语言模型以及融合蛋白质结构或同源序列信息的模型,通常通过估计蛋白质序列出现的可能性来刻画蛋白质适应度景观,并据此预测突变效应或辅助蛋白质设计。按照深度学习领域的普遍经验,扩大模型参数量和训练数据规模通常能够提升模型能力。然而,在蛋白质适应度预测任务中,这一规律并不总是成立。多个系列模型均表现出类似现象:中等规模模型往往优于更大的模型,模型继续扩展后,预测性能反而下降。

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