Chemgpt 4.7M

🚀 ChemGPT 4.7M

ChemGPT 是基於 GPT - Neo 模型開發的，在論文 Neural Scaling of Deep Chemical Models 中被首次提出。它是一個用於生成分子建模的變換器模型，能夠為化學領域的研究提供有力支持。

✨ 主要特性

ChemGPT 是一個用於生成分子建模的變換器模型，它在 PubChem10M 數據集上進行了預訓練，具備強大的分子生成能力。

🚀 快速開始

如何使用

你可以直接從 🤗/transformers 庫中使用這個模型。

限制和偏差

該模型是在 PubChem 分子的一個子集上進行訓練的。你可以使用這個模型來生成分子，但它主要用於研究預訓練和微調對下游數據集的影響。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過該章節。

📚 詳細文檔

訓練數據

PubChem10M，這是一個來自 PubChem 的 SMILES 字符串數據集，可通過 DeepChem 獲取。

訓練過程

預處理

使用 SELFIES 庫的 1.0.4 版本將 SMILES 字符串轉換為 SELFIES。

預訓練

請查看 LitMatter 倉庫 中的代碼。

BibTeX 引用和引用信息

@article{frey_soklaski_axelrod_samsi_gomez-bombarelli_coley_gadepally_2022, 
place={Cambridge}, title={Neural Scaling of Deep Chemical Models}, 
DOI={10.26434/chemrxiv-2022-3s512}, journal={ChemRxiv}, publisher={Cambridge Open Engage}, 
author={Frey, Nathan and Soklaski, Ryan and Axelrod, Simon and Samsi, Siddharth and Gomez-Bombarelli, Rafael and Coley, Connor and Gadepally, Vijay}, 
year={2022}} This content is a preprint and has not been peer-reviewed.

Frey, Nathan, Ryan Soklaski, Simon Axelrod, Siddharth Samsi, Rafael Gomez-Bombarelli, Connor Coley, and Vijay Gadepally. 
"Neural Scaling of Deep Chemical Models." ChemRxiv (2022). Print. This content is a preprint and has not been peer-reviewed.

🔧 技術細節

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📄 許可證

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