AlphaFold
内部的には、これらの詳細化変換(英語: refinement transformation)には、訓練データから学習したコンテキスト依存の方法で、関連するデータをまとめて、これらの関係に関連しないデータを除外する効果を持つ層を含んでいる (「注意メカニズム」)。これらの変換が反復され,ある段階で出力された更新情報が次の段階の入力となり,詳細化された残基/残基情報が残基/系列情報の更新に投入され,次に改善された残基/系列情報が残基/残基情報の更新に投入される。ある報告によると、反復が進むにつれて「注意アルゴリズムは、(人がジグソーパズルを組み立てる方法を模倣し)最初に小さな塊(この場合はアミノ酸のクラスター)でピースをつなぎ、その後、より大きな全体の塊に結合する方法を探す」。
これらの反復の出力は、次に最終的な構造予測モジュールに通知され、このモジュールはトランスフォーマを使用し、それ自体が反復される。DeepMindが提示した例では、構造予測モジュールは、最初の反復でターゲットタンパク質の正しいトポロジーを達成し、GDT-TSは78であるとスコア付けされたが、立体化学的な違反(物理的でない結合角や長さなど)が多数(90%)あった。その後の反復で、立体化学的な違反の数は減少した。3回目の反復で予測のGDT-TSは90に近づき、8回目の反復までに立体化学的な違反の数はゼロに近づいた。
2020年11月、AlphaFoldチームは、AlphaFoldは精度をさらに向上させる余地があり、さらなる開発が可能という考えを述べた。