Chemma-2B — это постоянно предварительно обучаемая модель gemma-2b для органических молекул. Он предварительно обучен на 40B токенах, охватывающих более 110 миллионов молекул из PubChem, а также их химических свойствах (молекулярный вес, показатель синтетической доступности, сходство лекарств и т. д.) и сходстве (расстояние Танимото между отпечатками пальцев ECFP). [STARTSMILES]CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O[ENDSMILES][SAS] попытается предсказать показатель синтетической доступности данной молекулы. [SAS]2.25[/SAS][SIMILAR]0.62 CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O[/SIMILAR][STARTSMILES]` попытается создать молекулу, имеющую показатель SAS 2,25 и показатель сходства 0,62 с данной молекулой. Модель можно включить в цикл оптимизации для перемещения по химическому пространству с развивающимися подсказками. См. код на GitHub. Препринт с подробными сведениями о модели и алгоритмом оптимизации, построенным на основе этой модели и определяющим современное состояние практической молекулярной оптимизации и других тестов, доступен на arxiv. Несколько примечаний: все запросы должны начинаться с символа. Все числа округляются до двух десятичных знаков. Все SMILES канонизируются с помощью rdkit. Доступные теги: [CLOGP], [WEIGHT], [QED], [SAS], [TPSA], [RINGCOUNT],…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Биология Химия
Задача: Генерация текста
Автор: yerevann
Теги: gemma, chemistry, biology, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 39
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
