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gpn

基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目,致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型,适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口,支持自定义数据训练,并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
evalgpt - 智能化的代码解释与任务分解系统
EvalGPTGithub代码生成任务执行开源项目扩展性错误处理
EvalGPT是一个基于GPT-4、CodeLlama和Claude 2等大型语言模型的代码解释框架。此工具能自动生成代码、执行并返回结果,提升开发效率。EvalGPT的架构借鉴了Google的Borg系统,通过规划、调度和内存模块,高效地完成任务,同时确保了广泛的错误处理和可扩展性,适用于各种编程需求。
gpt2 - 大规模文本生成模型的创新特性
GPT-2GithubHuggingface偏见开源项目文本生成机器学习模型语言模型
这是一款基于Transformer架构的预训练模型,以因果语言建模为目标在大量英文数据上进行自监督学习。它专注于从给定提示生成文本,可用于直接文本生成或针对特定任务的微调。尽管展示了高质量文本生成的能力,该模型可能反映其训练数据中的偏见,使用时需谨慎。这一模型应用广泛,包括文本生成和特征提取等领域。
GenossGPT - 简化的开源替代方案,适用于OpenAI模型
API替代GPT4ALLGenossGithub嵌入开源开源项目
Genoss是一个开源项目,使用GPT4ALL等模型,作为OpenAI GPT 3.5和4的替代方案。项目由Sicarator引导,支持GPT4ALL模型和嵌入。用户只需一行代码即可替换OpenAI ChatGPT API,获得相同的响应格式和功能。项目目前处于预发布阶段,未来计划支持更多模型及云服务提供商,方便用户本地或云端运行大模型。访问http://localhost:4321/docs了解更多信息。
esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理
ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
AmadeusGPT - 自然语言驱动的动物行为分析工具
AmadeusGPTGithub动物行为开源项目机器学习自然语言接口行为分析
AmadeusGPT是一款创新的自然语言接口,能将动物行为描述转换为可执行代码。该项目运用大型语言模型连接自然语言和行为分析,为研究人员提供无需编程的动物视频数据分析平台。功能涵盖兴趣区域绘制、社交互动分析和多视频查询等。AmadeusGPT简化了行为量化和分析流程,使用户无需深入了解动物行为学或机器学习即可进行复杂分析。
OpenGPT - 开发者友好的自然语言处理API集成
APIGithubOpenGPT人工智能模型开发者开源项目自然语言处理
OpenGPT 3.5/4 提供开发者友好的API,使自然语言处理功能易于集成。简单且不复杂的使用步骤,让开发者能快速应用GPT技术,增强其应用程序的功能。该项目让每个人都能免费获取人工智能模型,并为开发者提供便捷的接口和示例代码。欢迎贡献,推进AI技术的边界。
MAPE-PPI - 基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法
GithubMAPE-PPI开源项目微环境感知深度学习蛋白质嵌入蛋白质相互作用预测
MAPE-PPI项目开发了一种基于微环境感知蛋白质嵌入的方法,用于预测蛋白质-蛋白质相互作用。该方法在多个数据集上进行了测试,显示出良好的性能。项目提供预训练模型和使用指南,涵盖环境设置、数据处理和模型训练等内容,便于研究人员复现和拓展。这一新方法为蛋白质相互作用预测研究提供了创新思路。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
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