蛋白质语言模型能否统一理解和生成任务？一文告诉你答案

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蛋白质语言模型能否统一理解和生成任务？一文告诉你答案

2023-08-02 10:49:56 来源：奇趣软件技巧达人

(资料图片)

蛋白质是生命的基本构建块，对于揭示其功能和设计新的蛋白质具有重要意义。而蛋白质语言模型（ProteinLanguageModel，PLM）作为一种强大的工具，在蛋白质研究领域引起了广泛关注。然而，当前的PLM在处理不同类型的任务时面临着限制，无法同时提供准确的理解和创造能力。这引发了一个问题：蛋白质语言模型是否能够统一处理理解和生成任务？本文将探讨这个问题，并寻找答案。

蛋白质是生物体中一类重要的分子，它们扮演着多种关键角色，包括结构支持、信号传导和催化反应等。对于了解蛋白质的功能和特性，以及设计新的蛋白质具有巨大的潜力。为此，开发能够理解和生成蛋白质序列的语言模型显得尤为重要。

在当前的研究中，蛋白质语言模型（ProteinLanguageModel，PLM）被广泛应用于不同类型的任务。其中，蛋白质理解任务需要PLM提供精确的氨基酸和序列级别的表示，如二级结构预测和功能注释。这些任务依赖于模型对蛋白质序列的深入理解和准确表示，在此基础上进行进一步的分析和预测。另一方面，蛋白质设计任务则侧重于PLM的生成能力，例如抗体或酶的设计。这些任务需要模型具备创造新的蛋白质序列的能力，以实现特定的功能要求。

然而，目前的PLM存在一个限制，即大多数只能处理一种类型的任务。这主要是由于它们使用了单一的预训练框架，无法灵活地适应不同任务的需求。但事实上，蛋白质的理解和生成都反映了蛋白质数据的分布信息。以前使用基于MaskedLanguageModel的蛋白质大模型（例如ESM）进行生成的研究表明，蛋白质理解预训练模型可以通过一些采样策略来进行蛋白质设计。这进一步证实了这两种看似不同的任务之间存在统一性，即如果能够使用同一个训练框架处理这两种任务，将会增强模型对蛋白质数据的拟合能力。

在自然语言处理领域，生成式模型（如UL2R、GPT）已经成为主流范式。这些模型通过将数据标签映射到整个文本空间，并结合指令微调的方式，能够生成各种任务的答案。然而，在PLM领域，目前还无法实现类似的生成能力。事实上，蛋白质的应用仍然依赖于将表示与下游任务特定标签（如结构预测的3D坐标）之间的桥接。这很大程度上依赖于类似BERT的训练方法，用于处理蛋白质理解任务。因此，需要同时进行这两种训练目标，以实现更全面的蛋白质语言模型。

随着蛋白质研究领域的不断发展，对蛋白质语言模型的需求也日益增长。我们希望能够通过统一的训练框架，使PLM具备同时处理蛋白质理解和生成任务的能力。这将进一步增强模型对蛋白质数据的拟合能力，推动蛋白质科学的发展。

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