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多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型

Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型,应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础,并通过增强数据集进行训练。2023年发布,该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。

t5-base-japanese - 高效的日语文本转换T5预训练模型
GithubHuggingfaceT5准确率开源项目日本语料库模型语言模型迁移学习
本项目针对日语文本处理,提供了一款预训练的T5模型,该模型利用Wikipedia、OSCAR和CC-100等约100GB的数据进行训练。相比Google多语言T5模型,虽尺寸小25%,但在精度上有所提升,尤其是在livedoor新闻分类任务中表现突出。适用于日语文本高效处理,需关注潜在的偏见和伦理输出问题。
Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型
GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质
Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。
gte-multilingual-base - 多语言自然语言处理模型支持广泛NLP任务
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-multilingual-base是一个多语言自然语言处理模型,支持80多种语言。该模型可用于文本聚类、语义搜索、分类等多种NLP任务,在MTEB基准测试中表现优异,尤其擅长跨语言任务。它为处理多语言文本数据和语义分析提供了灵活的解决方案。
t5-small-qg-hl - 模型优化与问答生成的高效工具
GithubHuggingfaceT5开源项目机器学习模型自然语言处理问题生成高亮标记
T5-small模型专为生成含答案意识的问句而优化,使用特殊<hl>标记突出答案,提升问答生成效率。适用于squad等多数据集,助力高效生成高质量问题。API提供简易交互体验,通过在文本中标记答案并添加结尾标记即可使用。更多详情请参考GitHub仓库。
guacamol_baselines - 化学生成任务评估基准模型集合
GithubGuacaMolSMILES基准模型开源项目机器学习生成化学
GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器,便于研究人员部署和比较各类生成模型。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
Scientific-LLM-Survey - 生物化学领域科学大语言模型研究综述
Github化学医学大语言模型开源项目生物学科学
Scientific-LLM-Survey项目系统梳理生物化学领域科学大语言模型研究进展。涵盖文本、分子、蛋白质和基因组语言模型,以及多模态模型的最新发展。项目收录关键论文,提供数据集和基准测试资源,为该领域研究提供全面参考。
multilingual-e5-large - 大规模多语言文本编码模型,适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacemultilingual-e5-large多语言支持开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
multilingual-e5-large是一个支持100多种语言的大规模文本编码模型。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项自然语言处理任务中表现优异。基于Transformer架构,它能够生成高质量的多语言文本嵌入,适用于各种跨语言NLP应用。在MTEB基准测试中,该模型展现了出色的多语言和多任务处理能力。
keytotext - 根据关键词生成句子的开源模型,助力SEO和营销
APIGithubT5模型keytotext开源项目文本生成训练
Keytotext是一款基于T5模型的开源工具,能够将关键词转换为完整句子,适用于营销和搜索引擎优化。通过Colab笔记本、Streamlit App或快速API/Docker镜像进行使用,并支持自定义模型的训练和微调。文档和示例丰富,便于上手使用。
bigscience - 大规模语言模型研究与进展更新
GPT2GithubMegatron-DeepSpeedbigsciencelarge language models开源项目训练
BigScience项目专注于大规模语言模型的研究与训练,包含丰富的实验、数据集信息和训练进展。用户可以访问详细文档和实时日志,了解当前模型表现及关键发现。项目涵盖从基础GPT-2模型到不同规模与架构的大型模型,并提供详尽的操作流程及讨论记录。
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