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多任务文本与化学T5模型

多任务文本与化学T5：一个多领域、多任务的语言模型，旨在解决化学与自然语言领域的广泛任务。由Christofidellis等人发布。

模型详情：该多任务文本与化学T5变体基于T5-small预训练模型，并使用增强数据集进行训练。

开发者：IBM Research的Dimitrios Christofidellis*、Giorgio Giannone*、Jannis Born、Teodoro Laino和Matteo Manica，以及丹麦理工大学的Ole Winther。

分发方：模型原生集成于GT4SD平台。

模型日期：2023年。

模型类型：基于Transformer架构的语言模型，通过整合多个任务数据集进行多领域、多任务训练，涵盖正向反应预测、逆合成分析、分子描述生成、文本条件从头生成及段落转行动等任务。

训练算法、参数、公平性约束或其他应用方法及特性的信息：
暂无。

更多信息的论文或其他资源：
多任务文本与化学T5模型Christofidellis等人(2023)

许可证：MIT

模型问题或意见反馈渠道：请在GT4SD代码库提交Issue。

引用

@inproceedings{christofidellis2023unifying,  
  title = 	 {Unifying Molecular and Textual Representations via Multi-task Language Modelling},  
  author =       {Christofidellis, Dimitrios and Giannone, Giorgio and Born, Jannis and Winther, Ole and Laino, Teodoro and Manica, Matteo},  
  booktitle = 	 {Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning},  
  pages = 	 {6140--6157},  
  year = 	 {2023},  
  volume = 	 {202},  
  series = 	 {Proceedings of Machine Learning Research},  
  publisher =    {PMLR},  
  pdf = 	 {https://proceedings.mlr.press/v202/christofidellis23a/christofidellis23a.pdf},  
  url = 	 {https://proceedings.mlr.press/v202/christofidellis23a.html},  
}  

*贡献均等