如何开发一个蛋白语言模型？
2024-04-11 阅读 20
先明确目标与应用场景，然后准备数据：从 UniProt/Swiss-Prot、TrEMBL、PDB 提取序列，做去冗余（如 CD-HIT）、过滤低质量条目并划分训练/验证集。选择编码方式（单氨基酸 token 或 k-mer，添加特殊标记）。模型结构常用 Transformer（encoder、decoder 或双向），训练目标可选 Masked LM、替换检测或自回归，必要时结合进化信息（MSA）或结构监督。预训练需大规模无标注序列，采用 AdamW、学习率调度、混合精度与梯度累积以节省显存；根据资源决定层数/参数量。评估用二级结构预测、接触/距离预测、远同源检索和下游功能预测，必要时做微调与置信度校准。最后注意数据与模型许可、性能测试与部署（如 ONNX/FP16）、常用框架为 PyTorch + Hugging Face/DeepSpeed。
更新于 2026年01月03日
