这篇文章回顾了蛋白质语言模型的最新进展。作者将蛋白质序列比作人类语言，并解释了如何利用Transformer模型来理解和生成蛋白质序列。文章重点介绍了编码器模型、解码器模型以及条件Transformer模型，并详细阐述了这些模型在蛋白质工程中的应用，例如蛋白质结构预测、功能预测和蛋白质设计。此外，文章还讨论了蛋白质语言模型的规模效应，指出随着模型规模和数据集的增大，模型的性能会显著提升。文章最后总结了该领域的挑战和未来方向，强调了模型可解释性和生物学知识整合的重要性。