Model Selection

分子特性予測

# 分子特性予測

Materials.smi Ssed

SMI-SSEDはMambaベースの化学基盤モデルで、量子特性予測などの複雑なタスクをサポートし、複数のベンチマークデータセットで最先端の性能を達成しています。

分子モデル

Bert Base Smiles

これはSMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）文字列で事前学習された双方向トランスフォーマーモデルで、主に分子関連タスクに使用されます。

分子モデル

Siamese Smole Bert Muv 1x

SMILESベースの分子言語モデルの事前学習とファインチューニングのためのニューラル言語モデルツールセットで、半教師あり学習をサポート

分子モデル

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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 Supports Multiple Languages

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 English

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 Chinese

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