Mol-Instructions

大规模生物分子指令数据集助力大语言模型

Mol-Instructions 生物分子大语言模型数据集蛋白质 Github 开源项目

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。

open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集

AI训练Github开源项目模型微调评估基准语言模型

open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码，以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法，并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。

awesome-AI-based-protein-design - AI蛋白质设计研究前沿资源汇总

Github人工智能开源项目深度学习生成模型结构预测蛋白质设计

本资源库汇集了AI驱动蛋白质设计领域的前沿研究成果,包括来自Nature、Science等顶级期刊的重要论文。内容涵盖概述、方法论和应用等多个方面,按类别进行组织。资源库持续更新,跟踪该领域最新进展,为研究人员提供参考。探索AI在蛋白质设计中的创新应用,关注这一不断发展的交叉学科领域。

Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型

GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型

Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理，具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术，开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。

awesome-instruction-datasets - 多语言高质量开源数据集，促进NLP指令调优

Awesome Instruction DatasetsGithubInstruction TuningLLMsPrompt DatasetsRLHF Datasets开源项目

该项目提供多语言和多任务的高质量开源指令调优数据集，方便研究人员和开发者轻松访问和利用这些资源。收录数据集包括人类生成、自我指令生成和混合生成的数据，以加速NLP领域的发展，支持如ChatGPT的指令跟随型大语言模型的训练。

multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 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

GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型

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。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练

MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现，如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练，还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径，为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。

SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用

AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习

该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径，用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例，有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。

mpt-7b-instruct - 短指令学习模型MPT-7B-Instruct优化人工智能响应

GithubHuggingfaceMPT-7B-InstructMosaicML开源项目模型模型架构短文本指令训练效率

MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B，通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集，提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构，支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项，便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用，但需注意可能存在的偏见或不准确信息，依据Apache 2.0许可使用。

molfeat - 多功能分子特征提取框架

Githubmolfeat分子特征提取化学信息学开源软件开源项目机器学习

molfeat是一个开源的分子特征提取框架，集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API，统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器，并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案，molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型

ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习

ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练，该模型能够进行分子结构预测，并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域，为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。

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