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DNABERT

DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型

DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。

BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现
BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理
BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行,通过增加GPU数量扩大批处理规模,从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明,并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时,有效提升了预训练效率。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型,结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头,最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练,涵盖6种编程语言的230万函数-文档对,旨在增强代码理解和处理能力。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
caduceus - 双向等变长程DNA序列建模的创新方法
CaduceusDNA建模Github双向等变基因组基准开源项目预训练模型
Caduceus是一种双向等变长程DNA序列建模技术,可处理长达131k的DNA序列。其反向互补等变架构无需数据增强即可高效建模。项目提供预训练模型和实验复现指南,包括人类基因组预训练和多项下游任务评估,展示了在基因组学领域的应用潜力。该项目开源了模型代码和预训练权重,提供了详细的使用说明和实验复现步骤,涵盖了基因组基准测试、核苷酸转换器数据集和单核苷酸多态性变异效应预测等多个评估方法。
BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型
BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务
BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练,在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效,并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。
enformer-official-rough - 基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测
EnformerGithubHuggingfaceTransformer架构基因表达预测开源项目模型深度学习长程相互作用
Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构,能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表,并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch,为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明,进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色,大幅提高了基因表达预测的准确性。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
prot_bert_bfd - 用于自监督蛋白质序列分析的ProtBert-BFD模型
GithubHuggingfaceProtBert-BFD开源项目掩码语言模型模型特征提取蛋白质序列语言模型
ProtBert-BFD模型是一种利用Bert架构进行蛋白质序列自监督学习的预训练工具。该模型使用BFD数据集进行训练,能够捕捉蛋白质的生物物理特性,适用于特征提取和下游任务。其遮蔽语言建模方法无需人工标记即可从大规模数据中进行学习,成为生物信息学中理解蛋白质编码的有效工具。
codebert-python - 针对Python优化的CodeBERT模型用于代码生成评估
CodeBERTScoreGitHubGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
该项目是基于microsoft/codebert-base-mlm模型,经过100万步训练优化的Python代码分析工具。模型使用codeparrot/github-code-clean数据集,通过掩码语言建模任务进行训练。主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量,同时也适用于其他代码分析和评估任务。这一模型为开发者和研究人员提供了强大的代码分析工具,有助于提高代码质量和开发效率。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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