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Transformers for Protein Training that Learn to Attend to Euclidean Distances
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内容提要
本研究提出了一种新方法，使变换器能够独立学习蛋白质结构模型。预训练的蛋白质变换器在下游任务中优于定制模型，显示了其作为混合结构-语言模型的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，使变换器能够独立学习蛋白质结构模型。
- 预训练的蛋白质变换器在下游任务中优于定制模型。
- 研究显示了变换器作为混合结构-语言模型的潜力。
- 通过线性坐标嵌入，变换器能够作为结构模型进行学习。
- 研究解决了变换器在蛋白质结构建模中的应用不足问题。
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