Авторегрессионная модель GPT-NeoX для генерации парных последовательностей тяжёлых и лёгких цепей антител.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
p-IgGen — авторегрессионная языковая модель белков для генерации парных библиотек антител. Модель разработана при финансировании EPSRC и AstraZeneca; она предварительно обучена на непарных последовательностях тяжёлых и лёгких цепей из Observed Antibody Space, а затем дообучена на парных последовательностях. Архитектура — GPT-NeoX, размер — 28,3 млн параметров, контекст — 400 токенов; модель использует библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации пар последовательностей антительных цепей и исследовательских сценариев, связанных с разработкой антител и поиском лекарств. Лицензия — BSD-3-Clause. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений применения; результаты генерации следует проверять перед использованием в дальнейших исследованиях.
Карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений применения. Генерация обучена на последовательностях Observed Antibody Space, поэтому пригодность результатов для конкретной задачи требует отдельной проверки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Auto-regressive protein language model for paired antibody library generation.
Pretrained on unpaired heavy and light chain sequences from the Observed Antibody Space (OAS), and finetuned on paired sequences.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…