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ChemBERTa-zinc-base-v1

面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型

ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练,该模型能够进行分子结构预测,并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域,为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。

QiZhenGPT - 开源中文医学大语言模型
GithubQiZhen医学大模型中文医学语言模型开源项目疾病知识指令药品知识问答长尾关键词
利用QiZhenGPT,结合启真医学知识库,构建高效的中文医学语言模型,提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术,支持医患交流,并助力医疗记录自动生成。
AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具
AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散
AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据,适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题,增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
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。
zeta - 通过模块化组件提升AI模型开发速度
GithubZeta人工智能模型开源项目模块化神经网络高性能
Zeta项目提供模块化、高性能和可扩展的构建块,使AI模型开发速度提高80%。该项目的功能模块包括Flash Attention、SwiGLU激活函数和RelativePositionBias,这些组件大幅提升了模型的效率和性能。Zeta专注于可用性、模块化和性能,已被广泛应用于数百个模型中。用户可以通过简单的安装步骤,快速开始模型的原型设计、训练和优化。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
Darwin - 材料科学、化学和物理领域的LLaMA模型
AI带动科学研究DarwinGithubLLaMA开放源代码开源项目科学文献
Darwin是一个开源项目,致力于在科学文献和数据集上预训练和微调LLaMA模型,特别针对材料科学、化学和物理领域。Darwin整合了结构化和非结构化的科学知识,提升了语言模型在科学研究中的效率。基于7B LLaMA模型,Darwin在实验带隙预测和金属分类任务中表现优异,超过了Fine-tuned GPT3.5和专用机器学习模型。尽管仍在开发中,Darwin在解决科学问题方面已展现出巨大潜力。
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