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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。

Awesome-Scientific-Language-Models - 科学领域预训练语言模型资源汇总
Github大型语言模型开源项目模态知识表示科学领域预训练模型
Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型,包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新,为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。
poolformer_m36.sail_in1k - MetaFormer架构的PoolFormer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMetaFormerPoolFormertimm图像分类开源项目模型
poolformer_m36.sail_in1k是一个基于MetaFormer架构的PoolFormer图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有5620万参数,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。它能高效处理224x224大小的图像,在保持性能的同时降低计算复杂度。研究人员和开发者可通过timm库轻松使用这一预训练模型,应用于多种计算机视觉任务。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
mask2former-swin-small-coco-instance - 基于Transformer架构的统一图像分割框架
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目机器视觉模型模型训练语义识别
Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型,采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术,优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略,使训练过程更加高效。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
mask2former-swin-large-cityscapes-semantic - Mask2Former大型语义分割模型 适用多种图像分割任务
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former是一款先进的语义分割模型,基于Swin骨干网络在Cityscapes数据集上训练。该模型采用统一的掩码预测方法,可同时处理实例、语义和全景分割任务。通过引入多尺度可变形注意力Transformer和带掩码注意力的Transformer解码器,Mask2Former在性能和效率上均超越了先前的最佳模型。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于各种图像分割应用。
SmolLM-135M - 小型高效语言模型的新标杆,性能出色,尺寸便携
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
SmolLM-135M是SmolLM系列中的小型语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练。该模型仅有135M参数,但在常识推理和世界知识等基准测试中表现优异。SmolLM-135M提供全精度、半精度和量化版本,可灵活部署于各种硬件环境。作为高效小型语言模型的代表,SmolLM-135M在保持小巧体积的同时,展现出强大的文本生成能力。
smilesDrawer - 基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具
GithubJavaScriptSMILESSmilesDrawer分子结构化学绘图开源项目
SmilesDrawer是一款基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具,无需服务器、图片或模板即可运行。该工具支持绘制分子、反应和结构高亮,提供学习资源和样式自定义选项。SmilesDrawer可集成到多个前端框架中,如Svelte。它具有可配置的颜色主题,支持复杂环系的实验性绘制,并可通过CDN或npm方便安装。这一工具为化学信息学研究提供了实用的分子可视化解决方案。
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割
MaskFormer通过ADE20k数据集训练,利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务,采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割,促进图像细分任务的研究和应用,如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持,可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。
multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
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