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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

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。

starcoder2 - 先进的多语言代码生成模型家族
GithubStarCoder 2代码生成模型大规模语言模型开源项目机器学习自然语言处理
StarCoder2是一系列代码生成模型,包括3B、7B和15B参数规模。模型在600多种编程语言和自然语言文本上训练,使用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。支持代码补全、多GPU部署和量化推理,提供使用说明和微调指南。StarCoder2在代码生成任务中表现优异,是开发者的有力工具。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型
GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型
RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型,在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码,支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程,以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具,有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现
AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物
MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集,包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学,并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集,使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。
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。
Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型
Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本
Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型,支持中英双语,并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模,更高效的推理能力,且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署,量化版本大大降低了部署门槛,广泛适用于学术研究和商业应用。
Cradle - 机器学习助力蛋白质序列设计与优化
AI工具Cradle序列优化机器学习生物技术蛋白质工程
Cradle是一个专业的蛋白质工程平台,通过机器学习技术帮助生物技术团队设计和优化蛋白质序列。平台支持一键生成针对特定目标的蛋白质变体,可同时优化稳定性、活性等多种性质,提高蛋白质工程效率。Cradle采用私有化部署,保障数据安全和知识产权。目前已被多家领先生物技术公司采用,有效缩短蛋白质开发周期,加快新产品上市进程。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
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