# 研究支援

PEGASUSアーキテクチャを基にファインチューニングした科学論文要約生成専用モデル

T5-smallをファインチューニングした科学論文要約生成モデルで、科学論文から重要な情報を抽出して要約を生成できます。

ChemVLMは化学分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデルで、テキストと画像処理能力を統合しています。

化学と分子科学分野に特化した初のオープンソース大規模言語モデルで、InternLM-2を基盤に構築されています。

LLaMa-2-13b-baseアーキテクチャを基に植物科学分野向けに最適化された大規模言語モデル。150万編の植物科学論文で継続的予訓練と命令微調整を実施

GPT-2をファインチューニングした生物学分野モデル、具体的なトレーニングデータと用途は明記されていません

これはAutoTrainプラットフォームでトレーニングされた要約生成モデルで、BioBARTアーキテクチャに基づいており、テキスト要約タスクに適しています。

PMC_LLaMA_7BはLLaMA-7bをS2ORCデータセットのPMC論文で微調整したバージョンで、医療分野のテキスト生成タスクに特化しています。

これはT5アーキテクチャに基づく分子記述生成モデルで、SMILES文字列から自然言語の記述に変換することができます。

このモデルはPubMedBERTをsquad_v2データセットでファインチューニングした医療分野向けQAシステムモデルです。

BART-large-cnnを医学文献要約データセットで微調整したテキスト生成モデルで、医学文献要約生成タスクに特化しています。

このモデルは、facebook/bart-baseを基に、pub_med_summarization_datasetデータセットで微調整したバージョンで、主に医学文献の要約生成タスクに使用されます。