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GENA_LM

专为长DNA序列设计的开源基础模型家族

GENA-LM是专为长DNA序列设计的开源基础模型家族。它采用BPE分词方法,支持最长36k bp的输入序列,并基于最新T2T人类基因组进行预训练。该项目提供多种预训练模型,包括BERT和BigBird架构,可用于启动子预测和剪接位点识别等多种下游任务。GENA-LM为基因组学研究提供了新的分析工具,促进了DNA序列分析技术的进步。

gemma-2-2b-it-GGUF - 一种专为低功耗设备优化,适合多种语言和代码生成的模型
GemmaGithubHuggingface多语言开源项目模型生成模型自动补全谷歌
Gemma 2 2b是Google推出的一款模型,基于Gemini技术,能有效处理多种语言、编程和数学文本。其2b参数设计适合用于低功耗边缘设备,通过优化词汇量和训练比例,提升模型性能,利用量化技术降低计算需求。适合作为自动完成功能和草稿生成工具,支持在LM Studio平台上使用。感谢Georgi Gerganov及团队的技术支持。
gemma-2-9b - Google推出的轻量级开源大语言模型适用于资源有限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma是Google开发的轻量级开源大语言模型系列,源自Gemini模型技术。这些英语文本生成模型开放预训练和指令微调权重,可用于问答、摘要和推理等任务。较小的规模使其适用于资源受限环境,如笔记本电脑或个人云设施,让更多人能使用先进AI模型。Gemma经过安全和伦理评估,并提供负责任AI开发工具包,确保安全可靠使用。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma 2 Instruct模型,支持多语言与复杂文本生成
GemmaGithubGoogleHuggingface开源项目文本生成模型编程语言语言模型
Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型,旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌,数据量较前代提升30%,覆盖网络文档、代码和数学等数据集,支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿,对硬件要求较低,适合内存有限的用户,同时具备多语言和代码生成能力。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
DNA-Diffusion - 扩散模型生成调控DNA序列的新方法
DNA DiffusionGithub人工智能基因组学开源项目生成模型调控序列
DNA-Diffusion项目利用扩散概率模型生成调控DNA序列。该项目开发基于文本提示的模型,生成特定细胞类型或上下文相关的DNA序列。这些序列具有特定调控特性,如细胞特异性染色质状态、基因表达水平调控或转录因子结合位点。该研究旨在深化对正常发育和疾病中DNA调控序列特性的理解。
LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型,用于自然语言处理的研究
GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理
LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型,专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格,支持问答和自然语言理解等研究用途,并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练,但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具,不建议直接应用于未经评估的下游应用。
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