UPLiFT：面向蛋白质语言模型轻量微调的不确定性参数化激活方法

研究人员提出 UPLiFT，一种不优化网络权重、而是在参数化激活空间上做优化的蛋白质语言模型微调方法，可在底层模型保持固定时提升参数效率。在多个蛋白质数据集上，UPLiFT 所需可训练参数比仅权重适配少 3-11 倍，性能仍具竞争力；其贝叶斯版本进一步改善校准，同时基本保持确定性微调模型的预测表现。