Efficient Inference, Training, and Fine-tuning of Protein Language Models
6.5
来源：
Cell
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-09-04 19:31
摘要：
研究提出了一种高效的蛋白质语言模型（ESME），通过FlashAttention和序列打包技术实现了推理速度的显著提升和内存使用的降低。四位量化技术在保持准确性的同时进一步减少了内存需求。训练时间也通过激活检查点和Zero-Offload技术减少了六倍。这一创新使得强大的蛋白质语言模型更易于被资源有限的学术实验室采用，具有广泛的应用潜力。
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关键证据
使用FlashAttention和序列打包实现了4-9倍的推理加速和3-14倍的内存使用降低。
四位量化进一步减少了内存使用2-3倍，同时保持准确性。
训练运行时间减少六倍，使用了激活检查点和Zero-Offload等方法。
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种高效的蛋白质语言模型（ESME），通过FlashAttention和序列打包技术实现了推理速度的显著提升和内存使用的降低。四位量化技术在保持准确性的同时进一步减少了内存需求。训练时间也通过激活检查点和Zero-Offload技术减少了六倍。这一创新使得强大的蛋白质语言模型更易于被资源有限的学术实验室采用，具有广泛的应用潜力。