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化学言語モデル

# 化学言語モデル

GP MoLFormer Uniq
Apache-2.0
GP-MoLFormerは、ZINCおよびPubChemの6.5億から11億の分子SMILES文字列表現を用いて事前学習された化学言語モデルで、分子生成タスクに特化しています。
分子モデル Transformers
G
ibm-research
122
1
Materials.smi Ted
Apache-2.0
IBMが提案した化学言語基盤モデルで、分子表現変換や量子特性予測など多様なタスクをサポート
分子モデル Transformers
M
ibm-research
20.65k
27
SMILES BERT
5万個のSMILES文字列で訓練されたBERTモデル、化学分子表現の理解と処理に使用
分子モデル Transformers
S
JuIm
583
4
Molt5 Small
Apache-2.0
MOLT5-smallは、事前学習モデルに基づく分子と自然言語の変換モデルで、分子構造と自然言語の記述を相互に変換することができます。
分子モデル Transformers
M
laituan245
443
2
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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
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scb10x
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対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
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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
R
uer
2,694
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