Характеристики
- Контекст
- 515 токенов
- Параметры
- 3,6 млн
- Архитектура
- roberta · dense
Ссылки
ChemBERTa-5M-MLM
Компактная RoBERTa-модель DeepChem для восстановления замаскированных токенов в SMILES и построения представлений молекул.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
DeepChem/ChemBERTa-5M-MLM — компактная химическая языковая модель, разработанная сообществом DeepChem. Она основана на архитектуре RoBERTa и обучена методом masked language modeling на строках SMILES, представляющих химические структуры молекул. Модель предназначена для восстановления замаскированных токенов в SMILES и получения молекулярных представлений для последующего дообучения на задачах хемоинформатики.
Модель содержит около 3,6 млн параметров, использует 3 слоя, 12 attention heads, скрытое состояние размером 384 и словарь из 600 токенов; максимальная длина последовательности составляет 515 токенов. Она доступна через библиотеку Transformers и относится к задаче fill-mask. Модель работает с химическими строками SMILES, а не с естественным языком или изображениями. В карточке модели лицензия не указана.
Сценарии применения
- восстановление пропущенных токенов в SMILES
- предобучение представлений молекул
- извлечение признаков химических структур
- дообучение для предсказания свойств молекул
- анализ синтаксиса и структуры SMILES
Ограничения
Модель предназначена для работы со строками SMILES и задачей fill-mask; она не является универсальной текстовой или генеративной языковой моделью. Небольшой размер модели может ограничивать качество представлений и точность последующего предсказания свойств по сравнению с более крупными моделями.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- RobertaForMaskedLM
- Ревизия весов
- 695672a