Nature | Methods 한국어 팔로우 InterPLM: 단백질 언어 모델에서 희소 자동 인코더를 통한 해석 가능한 특징 발견 InterPLM은 단백질 언어 모델에서 해석 가능한 특징을 추출하고 분석하기 위한 계산 프레임워크로, 희소 오토인코더를 사용합니다. ESM-2 임베딩에 희소 오토인코더를 훈련함으로써, 본 연구는 ESM-2 모델의 다양한 계층에서 학습된 수천 개의 해석 가능한 생물학적 특징을 식별합니다. InterPLM: discovering interpretable features in protein language models via sparse autoencoders nature.com
