BriefGPT - AI 论文速递
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简单、高效和可扩展的结构感知适配器提升蛋白质语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SES-Adapter通过结合PLM嵌入和结构序列嵌入，显著提高了下游任务性能。相比普通的PLMs，SES-Adapter最大程度地提高了下游任务性能，平均提高了3%。同时，训练速度也显著提高，最高达1034%，平均提高了362%。
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关键要点
- SES-Adapter结合PLM嵌入和结构序列嵌入，创建了结构感知的表示方法。
- SES-Adapter相比普通PLMs，最大程度上提高了下游任务性能达11%。
- SES-Adapter平均提高了下游任务性能3%。
- SES-Adapter训练速度最高提高1034%，平均提高362%。
- 即使在低质量的预测结构下，SES-Adapter也观察到正向优化。
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