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GP MoLFormer Uniq
Apache-2.0
GP-MoLFormer是基於ZINC和PubChem中6.5億至11億分子SMILES字符串表示進行預訓練的化學語言模型，專注於分子生成任務。
分子模型
Transformers
TransformersG
ibm-research
122
1
Materials.smi Ted
Apache-2.0
IBM提出的化學語言基礎模型，支持分子表示轉換與量子屬性預測等多種任務
分子模型 Transformers
TransformersM
ibm-research
20.65k
27
SMILES BERT
基於5萬個SMILES字符串訓練的BERT模型，用於理解和處理化學分子表示
分子模型 Transformers
TransformersS
JuIm
583
4
Molt5 Small
Apache-2.0
MOLT5-small 是一個基於預訓練模型的分子與自然語言轉換模型，能夠實現分子結構與自然語言描述之間的相互轉換。
分子模型 Transformers
TransformersM
laituan245
443
2
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98