OPI: Открытый набор данных инструкций для адаптации больших языковых моделей к задачам, связанным с белками, был принят семинаром NeurIPS 2024: Базовые модели для науки: прогресс, возможности и проблемы. OPI-Galactica-6.7B был точно настроен на основе модели Galactica-6.7B с использованием полного обучающего набора OPI (т. е. OPIfull1.61M_train.json). Для получения более подробной информации об обучении и тестировании посетите https://github.com/baaihealth/opi. Каждый результат тестирования получен на основе модели Galactica-6.7B, которая была точно настроена с использованием OPIfull1.61M.json и впоследствии оценена на соответствующем наборе тестов для каждой конкретной задачи. Тип задачи Имя задачи Файл тестирования Точность Повторный вызов F1 Последовательность Rouge-L Понимание прогнозирования номера EC (split100) CLEANECnumbernewtest — 0,2700 0,2663 0,2596 — CLEANECnumberpricetest — 0,0268 0,0268 0,0268 — Прогнозирование типа сгиба FoldtypetestFoldHoldout 0.0808 — — — -foldtypetestSuperfamilyHoldout 0.1348 — — — -foldtypetestFamilyHoldout 0.4854 — — — — Прогноз субклеточной локализации subcellloctest 0.7771 — — — — Функция прогнозирования аннотаций Ключевые слова Прогноз CASPSimilarSeqkeywordstest — 0.8120 0.7360 0.7643 — Функция Ключевые слова…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Следование инструкциям Биология
Задача: Генерация текста
Автор: BAAI
Теги: opt, Life Science, AI4Science, Biology, Protein, LLM, Instruction, en
Лайков: 6 | Загрузок: 68
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
