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GENA_LM

专为长DNA序列设计的开源基础模型家族

GENA-LMDNA序列预训练模型转化器基因组学Github开源项目

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。

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介绍相关项目
gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型，填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练，支持多语言处理，易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模，适用于计算资源有限的场景。
gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
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-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
gemma-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型
GemmaGithubHuggingface代码生成多语言开源项目机器学习模型谷歌
Gemma 2是由Google开发的27B参数模型，基于Gemini技术，适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本，尤其擅长生成代码和解决数学问题，弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色，具有广泛的应用价值。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。
codegen-2B-multi - 提供多语言程序合成的自回归语言模型
CodeGenGithubHuggingface多编程语言开源项目机器学习模型模型程序合成自动生成代码
CodeGen-Multi 2B模型是一种自回归语言模型，经过多个编程语言的大规模数据集预训练，能够合成可执行代码。模型以CodeGen-NL 2B为基础，并在多语言数据上进一步训练，能够从自然语言和编程语言中提取特征。模型在主要代码生成基准上经过评估，可用于从注释生成代码或完成部分代码。用户可借助AutoModelForCausalLM功能加载模型，适用于多种编程语言。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型，覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术，能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现，XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
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。
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