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MoLFormer-XL-both-10pct

大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测

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。

oneformer_ade20k_swin_large - OneFormer 多任务通用图像分割模型
GithubHuggingfaceOneFormer全景分割图像分割实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer是一个基于ADE20k数据集和Swin大型骨干网络训练的通用图像分割框架。它通过单一模型和单次训练,实现了语义、实例和全景分割多任务处理,性能超越现有专用模型。该模型采用任务令牌技术,实现了训练时的任务引导和推理时的任务动态适应。OneFormer为图像分割领域带来了新的解决方案,可应用于多种图像分割任务。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
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-1bGithubHuggingface功能预测开源项目无监督学习模型结构预测蛋白质序列
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。
xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具
GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法,结合Transformer-XL架构,在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调,尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包,专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口,确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算,适用于有机分子、金属、半导体等系统。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
REINVENT4 - 人工智能驱动的多功能分子设计工具
GithubREINVENT分子设计化学信息学开源项目强化学习迁移学习
REINVENT 4是一款基于强化学习的先进分子设计工具,支持从头设计、骨架跳跃和R基团替换等多种任务。它根据多组分评分标准生成优化分子,并通过迁移学习提高设计效率。该工具兼容Linux、Windows和MacOS平台,支持GPU和CPU运行,为药物研发和化学创新提供了有力支持。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架,提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成,并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构,可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项,支持自定义数据集和多节点训练,并提供预训练模型。
autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型
AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测
Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型,通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中,预测精度提升38%,可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。
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