Модель ORBIS Marianne на базе DeBERTa-v3 классифицирует отношения между аргументативными высказываниями или компонентами.

Подходит для: определение типа отношения между аргументативными высказываниями · классификация связей между компонентами аргументации · анализ структуры аргументов в тексте

Белковая модель ESM для заполнения масок, получения эмбеддингов и оценки эффекта мутаций в последовательностях белков.

Подходит для: предсказание аминокислот в замаскированных позициях белковой последовательности · получение эмбеддингов белковых последовательностей · оценка эффекта точечной мутации в белке

Модель DeBERTa-v2 для классификации отношений между аргументативными высказываниями в задачах анализа аргументации.

Подходит для: классификация отношения между двумя аргументативными высказываниями · анализ связей между тезисами в тексте · извлечение структуры аргументации из документов

ProtGPT2 — модель GPT-2 для генерации белковых последовательностей и проектирования белков de novo.

Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · проектирование белков de novo · создание кандидатов для инженерии белков

PLBART-base — предварительно обученный encoder-decoder Transformer для понимания и генерации кода и связанного с ним текста.

Подходит для: создание краткого описания исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

Helix-mRNA — модель Helical AI для получения эмбеддингов последовательностей мРНК и их последующего анализа.

Подходит для: Получение эмбеддингов последовательностей мРНК · Сравнение полноразмерных транскриптов · Анализ вариантов сплайсинга

nanoBERT — модель RoBERTa для предсказания аминокислоты в заданной позиции последовательности нанотела.

Подходит для: предсказание аминокислоты в выбранной позиции нанотела · анализ последовательностей нанотел · заполнение пропусков в последовательности нанотела

Базовая геномная языковая модель GenerTeam для генерации последовательностей ДНК прокариот с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация последовательностей ДНК прокариот · продолжение заданной геномной последовательности · создание синтетических геномных фрагментов для исследовательских сценариев

Языковая модель AbLang для тяжёлых цепей антител, предназначенная для извлечения признаков и анализа сходства аминокислотных последовательностей.

Подходит для: извлечение признаков из последовательностей тяжёлых цепей антител · сравнение сходства последовательностей антител · подготовка представлений белков для downstream-моделей

AntiBERTa2 — RoFormer-модель Alchemab для предсказания замаскированных элементов в последовательностях антител.

Подходит для: Заполнение пропущенных аминокислот в последовательности антител · Предсказание замаскированных участков антительных последовательностей · Анализ языковых закономерностей в последовательностях антител

Белковая языковая модель ESM++ для заполнения пропусков в аминокислотных последовательностях и получения представлений белков.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · получение эмбеддингов белковых последовательностей · получение представлений отдельных остатков белка

Предварительно обученная геномная masked language model InstaDeepAI для восстановления нуклеотидов и анализа последовательностей ДНК.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательности ДНК · получение представлений геномных последовательностей для последующего анализа · аннотация геномных последовательностей

Компактная геномная модель HyenaDNA для предсказания и генерации продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · предсказание следующего нуклеотида в геноме · дообучение модели для классификации геномных последовательностей

Модель DeBERTa-v2 для предсказания замаскированных кодонов и получения представлений кодирующих последовательностей ДНК без зависимости от белка или идентификаторов видов.

Подходит для: предсказание замаскированных кодонов в кодирующей ДНК · получение эмбеддингов последовательностей кодонов · извлечение представлений кодирующих последовательностей для биологических исследований

Carbon-3B — геномная авторегрессионная модель для генерации последовательностей ДНК и РНК и решения связанных задач анализа.

Подходит для: генерация геномных последовательностей ДНК · восстановление фрагментов эукариотических последовательностей · предсказание эффектов генетических вариантов

Белковая языковая модель на основе Llama 2 для генерации и многоцелевой обработки аминокислотных последовательностей.

Подходит для: генерация продолжения аминокислотной последовательности · работа с белковыми последовательностями в формате Seq · эксперименты с языковым моделированием белков

Модель на основе многоязычного BERT, дообученная для поиска соответствий между словами в параллельных текстах.

Подходит для: выравнивание слов в параллельных предложениях · извлечение соответствий между словами оригинала и перевода · подготовка двуязычных корпусов для машинного перевода

RNAErnie — предварительно обученная модель для восстановления фрагментов последовательностей некодирующей РНК и извлечения их признаковых представлений.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательности РНК · извлечение векторных представлений последовательностей некодирующей РНК · подготовка основы для классификации типов ncRNA после дообучения

SynCodonLM-V2 — модель DeBERTa-v2 для предсказания кодонов, получения представлений и генерации кодирующих ДНК-последовательностей с учётом синонимичных кодонов.

Подходит для: восстановление замаскированных кодонов в последовательностях coding DNA · получение векторных представлений кодирующих ДНК-последовательностей · генерация правдоподобных кодирующих ДНК-последовательностей

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Ankh3-large — белковая модель T5 для получения представлений последовательностей и решения задач предсказания свойств белков.

Подходит для: получение векторных представлений аминокислотных последовательностей · предсказание вторичной структуры белка · предсказание флуоресценции белка

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

Компактная авторегрессионная модель AI4PD для генерации белковых последовательностей и их продолжения по затравке.

Подходит для: генерация белковых последовательностей по затравке · продолжение заданной аминокислотной последовательности · создание вариантов белковых последовательностей для вычислительного анализа

Диалоговая модель DebateLabKIT на базе Llama 3.1, дообученная для создания карт аргументов Argdown и анализа посылок и выводов.

Подходит для: создание карты аргументов в синтаксисе Argdown · выделение посылок и выводов из текста · структурирование аргументации в диалоге