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

生物信息学 Huggingface 模型深度学习 Github ESM-2 开源项目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。

Huggingface

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介绍相关项目

m2m100_1.2B - 先进的多语言机器翻译模型实现百种语言无障碍转换

GithubHuggingfaceM2M100多语言翻译开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

m2m100_1.2B是一款革新性的多语言机器翻译模型，覆盖100种语言的9900个翻译方向。该模型采用编码器-解码器架构，能够实现高质量的直接语言转换，无需中间语言过渡。这一突破性技术为全球跨语言交流提供了高效便捷的解决方案，在机器翻译领域具有重要意义。

evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型

EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理

Evo是一个基于生物的基础模型，通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数，可在单核苷酸和字节级别进行建模，并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调，是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成，还能快速处理长上下文训练和微调，在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分，该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练

LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2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

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型

GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质

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。

ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包

AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计

ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计，提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果，是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估，为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。

GENA_LM - 专为长DNA序列设计的开源基础模型家族

DNA序列GENA-LMGithub基因组学开源项目转化器预训练模型

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。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

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