# 研究支援ツール

T5アーキテクチャに基づく静的量子化モデル、学術論文の要約生成タスクに特化

Arsh LLMは研究目的で設計されたオープンソースの大規模言語モデルで、olmo混合データセットを使用しT4 GPU上で約4-5日かけて事前学習を完了しました。

Llama-3.2-1B-Instructをファインチューニングした生物医学専用モデルで、62.5万の学習データサンプルを含み、特に2.5万件の思考連鎖(CoT)指導サンプルを追加して推論能力を強化

このモデルはt5-smallをファインチューニングしたバージョンで、PubMedデータセットを使用して科学・医学テキストを要約するために最適化されています。

ChemLLM-7B-Chat-1.5-SFTは、化学および分子科学分野を対象とした最初のオープンソース大規模言語モデルで、InternLM-2をベースに構築され、化学および分子科学分野に特化しています。

TF-IDは学術論文中の表や図表を抽出するために特別に設計された視覚的物体検出モデルで、Florence-2をファインチューニングして作成されました

T5-smallをファインチューニングしたPubMed文献要約生成モデルで、医学文献の簡潔な要約を自動生成します。

これはLEDアーキテクチャに基づく生物医学論文の要約生成モデルで、PubMed文献に特化して最適化されています。

PubMedBERTをファインチューニングした生物医学文献セクション分類モデルで、テキストが属する文献セクションタイプを識別するために使用されます

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。

mt5-smallをファインチューニングした論文要約からタイトル生成モデル。arxivデータセットで4時間の学習を完了

SciFiveは生物医学文献に特化したテキスト・ツー・テキスト変換モデルで、PMCオープンアクセスデータセットでトレーニングされています。

SciFiveは、PubMedとPMCのオープンアクセスジャーナル全文データベースでトレーニングされた、生物医学文献に特化したテキスト間変換モデルです。

BART-largeアーキテクチャに基づき、生物医学論文要約データセットで微調整されたテキスト生成モデル

NB-BERT基礎版は、ノルウェー国立図書館の大型デジタルコレクションに基づいて構築された汎用BERT基礎モデルで、ノルウェー語テキスト処理をサポートします。