ProtLingo：高效蛋白质语言模型
原文标题：ProtLingo: Efficient Protein Language Modeling via Conditional Memory and Expert Routing
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ProtLingo是一种高效的蛋白质语言模型框架，通过条件局部记忆和稀疏专家路由增强预训练单序列骨干网络。实验表明，在蛋白质适应度预测等任务上，该模型以1.5亿参数规模达到竞争性能，具有强参数效率。
- 问题
- 蛋白质语言模型靠堆大稠密 Transformer 提升有限，却带来高计算成本，突变敏感预测提升不稳定。
- 方法
- 在预训练单序列骨干上加条件局部记忆与稀疏专家路由，用离散码检索局部 N-gram 残差信号，并将部分 FFN 升级为 MoE。
- 结果
- 150M 规模骨干在蛋白质适应度预测、FLIP 基准和监督接触预测上达到有竞争力性能，参数效率突出。
- 影响
- 小模型即可做突变效应预测，降低蛋白质工程场景的推理成本，适合资源受限的生物计算落地。
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