Chemgpt 4.7M

🚀 ChemGPT 4.7M

ChemGPTはGPT - Neoモデルに基づいており、論文 Neural Scaling of Deep Chemical Models で紹介されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、🤗/transformersライブラリから直接使用することができます。

✨ 主な機能

ChemGPTは、生成的分子モデリング用のtransformersモデルで、PubChem10Mデータセットで事前学習されています。

📦 インストール

ドキュメントに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

ドキュメントに具体的なコード例が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

想定される用途と制限

使い方

このモデルは、🤗/transformersライブラリから直接使用することができます。

制限とバイアス

このモデルは、PubChemの分子のサブセットで学習されています。このモデルを使用して分子を生成することができますが、主に下流のデータセットに対する事前学習と微調整の影響を調査するために使用されることを想定しています。

学習データ

PubChem10Mは、PubChemからのSMILES文字列のデータセットで、DeepChem を通じて入手可能です。

学習手順

前処理

SMILES文字列は、SELFIESライブラリのバージョン1.0.4を使用してSELFIESに変換されました。

事前学習

LitMatterリポジトリ のコードを参照してください。

BibTeXエントリと引用情報

@article{frey_soklaski_axelrod_samsi_gomez-bombarelli_coley_gadepally_2022, 
place={Cambridge}, title={Neural Scaling of Deep Chemical Models}, 
DOI={10.26434/chemrxiv-2022-3s512}, journal={ChemRxiv}, publisher={Cambridge Open Engage}, 
author={Frey, Nathan and Soklaski, Ryan and Axelrod, Simon and Samsi, Siddharth and Gomez-Bombarelli, Rafael and Coley, Connor and Gadepally, Vijay}, 
year={2022}} This content is a preprint and has not been peer-reviewed.

Frey, Nathan, Ryan Soklaski, Simon Axelrod, Siddharth Samsi, Rafael Gomez-Bombarelli, Connor Coley, and Vijay Gadepally. 
"Neural Scaling of Deep Chemical Models." ChemRxiv (2022). Print. This content is a preprint and has not been peer-reviewed.

🔧 技術詳細

ドキュメントに十分な技術的詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

ドキュメントにライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されます。