モデル選定

タンパク質配列生成

# タンパク質配列生成

ProGen2-xlargeはNijkampらが提案した基礎モデルに基づき、設定と順伝播を変更したタンパク質生成モデルです。

大規模言語モデル

ProGen2-baseはNijkampらの研究に基づくタンパク質生成モデルで、タンパク質配列の生成と予測をサポートします。

大規模言語モデル

Protgpt2 Distilled Tiny

ProtGPT2の蒸留バージョン、知識蒸留手法によりより効率的な小型モデルに圧縮、性能を維持しながら推論速度を向上

タンパク質モデル

ProGen2-smallはNijkampらの研究に基づくタンパク質生成モデルで、軽微な設定調整とフォワードプロパゲーション処理を施したミラー版です。

大規模言語モデル

ProLLaMAはLlama-2-7bを基盤に構築されたタンパク質大規模言語モデルで、マルチタスクタンパク質言語処理に特化し、タンパク質配列生成とスーパーファミリー判定タスクを実行可能です。

タンパク質モデル

GreatCaptainNemo

Fine Tuned Progen2 Small

ProGen2アーキテクチャに基づく治療用抗体生成モデル。2.8億のタンパク質配列で事前学習され、5000の抗体-抗原構造で微調整済み

タンパク質モデル

AntibodyGeneration

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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