C
Chemberta Zinc Base V1
由 seyonec 开发
基于RoBERTa架构的Transformer模型，专为化学SMILES字符串的掩码语言建模任务设计
下载量 323.83k
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型通过预训练学习化学SMILES字符串的表示，能够预测分子序列中的标记，并可用于分子性质预测和结构分析
模型特点
化学SMILES专用预训练
在ZINC数据集上专门针对化学SMILES表示法进行预训练
分子性质预测能力
学习到的表征可用于预测毒性、溶解性、类药性等分子性质
注意力可视化
提供注意力机制可视化工具，帮助识别影响化学性质的重要子结构
迁移学习基础
可作为图卷积和注意力模型的特征提取器，或用于BERT微调
模型能力
化学SMILES序列预测
分子变体生成
分子性质预测
化学子结构识别
使用案例
药物发现
分子性质优化
预测和优化候选药物的溶解性、毒性等性质
化学教育
子结构识别教学
通过注意力可视化帮助学生理解影响化学性质的关键结构
材料设计
分子变体生成
在可探索的化学空间内预测分子的合理变体
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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