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esm1b_t33_650M_UR50S

以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性

ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型,通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练,具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良,可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越,但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。

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。
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。
evo - 实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具
DNA建模EvoGithub基因组尺度序列设计开源项目生物基础模型
Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。
MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测
GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型
MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型,通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码,在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测,适用于200原子以下的小分子研究。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
rf_diffusion_all_atom - 全原子精度蛋白质结构生成工具
GithubRFDiffusion AA分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质设计
rf_diffusion_all_atom是一个基于AI的蛋白质结构生成工具,实现全原子精度的模型设计。该工具支持小分子结合蛋白和包含特定基序的蛋白质设计,提供简单的安装步骤和使用指南。rf_diffusion_all_atom能够生成自定义蛋白质结构,适用于药物发现和蛋白质工程等研究领域。
mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型
GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成
项目是一种与transformers库兼容的语言模型,整合了config.json和tokenizer,以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本,以及causal_conv_1d和mamba-ssm,以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调,使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现,从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境,通过优化策略实现高效文本生成。
m2m100_1.2B - 先进的多语言机器翻译模型实现百种语言无障碍转换
GithubHuggingfaceM2M100多语言翻译开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
m2m100_1.2B是一款革新性的多语言机器翻译模型,覆盖100种语言的9900个翻译方向。该模型采用编码器-解码器架构,能够实现高质量的直接语言转换,无需中间语言过渡。这一突破性技术为全球跨语言交流提供了高效便捷的解决方案,在机器翻译领域具有重要意义。
h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现
GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力
H-Transformer-1D是一个开源项目,实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度,在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能,适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器(非自回归)版本,为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。
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