Multitask Text And Chemistry T5 Base Standard

🚀 多任務文本與化學T5模型

多任務文本與化學T5是一個多領域、多任務的語言模型，可解決化學和自然語言領域的廣泛任務。該模型由Christofidellis等人發佈。

🚀 快速開始

多任務文本與化學T5模型可用於解決化學和自然語言領域的各種任務，為相關研究和應用提供了有力支持。

✨ 主要特性

• 多領域適用性：能夠處理化學和自然語言領域的多種任務。
• 多任務處理能力：可同時應對正向反應預測、逆合成、分子描述、文本條件下的從頭生成以及段落轉動作等任務。

📚 詳細文檔

模型詳情

多任務文本與化學T5變體以 t5-base 作為預訓練基礎，並使用 標準數據集 進行訓練。

開發者

• Dimitrios Christofidellis*
• Giorgio Giannone*
• Jannis Born
• Teodoro Laino
• Matteo Manica（來自IBM Research）
• Ole Winther（來自丹麥技術大學）

分發方

該模型原生集成於GT4SD。

模型日期

2023年。

模型類型

這是一個基於Transformer的語言模型，通過聚合正向反應預測、逆合成、分子描述、文本條件下的從頭生成以及段落轉動作等任務的可用數據集，在多領域、多任務數據集上進行訓練。

更多信息資源

關於多任務文本與化學T5的更多信息，請參考Christofidellis等人(2023)。

提問與反饋

若您對該模型有任何疑問或建議，請在GT4SD倉庫上提出問題。

信息表格

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。

📚 引用

@inproceedings{christofidellis2023unifying,
  title = 	 {Unifying Molecular and Textual Representations via Multi-task Language Modelling},
  author =       {Christofidellis, Dimitrios and Giannone, Giorgio and Born, Jannis and Winther, Ole and Laino, Teodoro and Manica, Matteo},
  booktitle = 	 {Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning},
  pages = 	 {6140--6157},
  year = 	 {2023},
  volume = 	 {202},
  series = 	 {Proceedings of Machine Learning Research},
  publisher =    {PMLR},
  pdf = 	 {https://proceedings.mlr.press/v202/christofidellis23a/christofidellis23a.pdf},
  url = 	 {https://proceedings.mlr.press/v202/christofidellis23a.html},
}

注：* 表示同等貢獻。