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Mol-Instructions

大规模生物分子指令数据集助力大语言模型

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。

dolma - 3万亿令牌的多样化开放数据集与高性能管理工具
AI2Dolma DatasetDolma ToolkitGithub开源项目数据集管理语言模型
Dolma项目提供一个包含3万亿令牌的多样化开放数据集,涵盖网络内容、学术出版物、代码、书籍和百科材料。Dolma Toolkit是一款高性能工具包,能够高效整理大型数据集,支持并行处理、便捷移植、内置标签器、快速去重、扩展性和云支持。该项目由Allen Institute for AI开发,数据集可在HuggingFace平台下载。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言指令微调大规模语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-Nemo-Instruct-2407是一款基于Mistral-Nemo-Base-2407指令微调的大规模语言模型,支持128k上下文窗口。该模型在多语言和代码任务方面表现优异,可替代Mistral 7B使用。模型在主流基准测试中表现出色,并在多语言任务中展现强大能力。开发者可通过mistral_inference、transformers或NeMo框架使用该模型进行聊天、指令遵循和函数调用等多样化任务。Mistral-Nemo-Instruct-2407采用Apache 2许可证开源发布。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
esm2_t48_15B_UR50D - 大规模蛋白质语言模型用于多样化蛋白质序列分析
ESM-2GithubHuggingface开源项目模型深度学习生物信息学自然语言处理蛋白质模型
作为ESM-2系列中参数量最大的蛋白质语言模型,esm2_t48_15B_UR50D拥有480亿参数。该模型采用掩码语言建模方法训练,可应用于多种蛋白质序列分析任务。虽然模型性能优异,但也需要较高的计算资源。研究人员可利用该模型进行蛋白质功能预测、结构分析等研究,为蛋白质科学领域带来新的突破。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型
AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本,提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理,兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板,适用于指令任务。由TheBloke量化发布,旨在提供高效易用的开源大语言模型。
AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具
AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散
AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据,适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题,增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。
CodeLlama-13b-Instruct-hf - Code Llama系列中的130亿参数指令调优模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
CodeLlama-13b-Instruct-hf是Meta开发的代码生成和理解大型语言模型,拥有130亿参数。该模型支持代码补全、填充和指令跟随,经过指令微调以提高安全性。作为Code Llama系列的一员,它与其他参数规模和Python专用变体并存。这一AI辅助编程工具适用于多种商业和研究场景,为开发者提供了强大的支持。
Phi-3.5-mini-instruct - 轻量级多语言长文本AI模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct多语言支持大语言模型开源项目微软模型长文本理解
Phi-3.5-mini-instruct是一款开源AI模型,拥有3.8B参数和128K令牌上下文长度。该模型在多语言处理、长文本理解和推理能力方面表现优异,适用于通用AI系统,尤其适合资源受限环境和低延迟场景。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。
falcon-40b-instruct - 40B参数规模的开源指令型语言模型
Falcon-40B-InstructGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-40B-Instruct是TII公司开发的大规模开源语言模型,基于Falcon-40B微调而来。该模型拥有40B参数,在开源模型中性能领先。它采用了FlashAttention和multiquery等优化技术,主要用于聊天和指令任务。运行该模型需要85-100GB内存。虽然性能出色,但在生产环境中使用时仍需评估潜在风险。
esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理
ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。
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