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Atomgpt Mistral Tc Supercon
模型简介
AtomGPT是一个基于Transformer的生成式预训练模型，专注于原子级材料设计，能够生成超导体候选材料的原子结构，推动材料科学领域的发展。
模型特点
原子级材料设计
专注于生成原子级材料结构，特别适用于超导体候选材料的设计。
正向和逆向设计
支持正向材料设计和逆向材料设计两种模式。
基于Transformer架构
采用先进的Transformer架构，具有良好的生成能力和扩展性。
微调模型
基于Mistral-7B模型进行微调，专注于材料科学领域。
模型能力
原子结构生成
材料设计
超导体候选材料预测
正向材料设计
逆向材料设计
使用案例
材料科学
超导体材料发现
生成潜在的超导体候选材料的原子结构
加速新型超导材料的发现过程
材料逆向设计
根据所需材料性能逆向设计原子结构
实现特定性能材料的快速开发
Safetensors精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98