MatSciBERT — англоязычная BERT-модель, обученная на научных статьях о материалах для заполнения маски и дообучения на задачах анализа материаловедческих текстов.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в статьях по материаловедению · подготовка модели для извлечения сущностей из научных текстов о материалах · дообучение модели для извлечения сведений о сплавах и стеклах

Англоязычная модель для материаловедения на базе Llama 3, предназначенная для адаптации к извлечению научной информации, разбору таблиц и исследовательских данных.

Подходит для: извлечение сведений о материалах из научных текстов · понимание и разбор таблиц по материаловедению · структурирование исследовательских данных

Предварительно обученный энкодер SMILES для получения молекулярных представлений, сравнения молекул и дообучения на предсказание их свойств.

Подходит для: получение эмбеддингов молекул из SMILES · оценка сходства между молекулами · дообучение на предсказание свойств молекул

Исследовательские заметки и план оценки систем визуальных вопросов и ответов, без готового обученного чекпойнта.

Подходит для: планирование эксперимента по ответам на вопросы об изображениях · составление сравнения на VQAv2 · оценка визуальных вопросов на GQA

Дообученная Qwen3-8B для генерации текста и экспериментов с методом SRPO-TR на задачах Materials.

Подходит для: генерация текста на основе инструкций · эксперименты с обучением языковой модели на задачах Materials · оценка качества решений на наборе Materials методом mean@16

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный методом SRPO-TR для генерации текста и решения задач Materials.

Подходит для: генерация решений для задач Materials · оценка нескольких вариантов ответа через mean@16 · эксперименты с обучением языковых моделей методом SRPO-TR

Производная модели srmistm-aterials/visual-question-answering-2024. Исследовательские заметки и план оценки систем визуальных вопросов и ответов, без готового обученного чекпойнта.

Подходит для: планирование эксперимента по ответам на вопросы об изображениях · составление сравнения на VQAv2 · оценка визуальных вопросов на GQA

Предварительно обученный молекулярный энкодер MIST для работы со SMILES, получения эмбеддингов и последующего прогноза свойств молекул.

Подходит для: получение эмбеддингов молекул из строк SMILES · поиск молекул, структурно похожих на заданную · дообучение модели для прогноза свойств молекул

Дообученная на данных материаловедения языковая модель LLaMA для генерации текста и создания специализированных научных приложений.

Подходит для: извлечение сведений о материалах из научных текстов · понимание таблиц в исследовательских публикациях · разбор структурированных данных материаловедения

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный SDPO-TR на Materials для генерации текста в задачах материаловедения.

Подходит для: генерация ответов на экспериментальные запросы по набору Materials · сравнение чекпойнтов SDPO-TR по метрике mean@16 · исследование обучения языковых моделей с подкреплением для материаловедения

Дообученный методом SRPO чекпойнт Qwen3-8B для генерации текста в задачах по материалам.

Подходит для: Генерация ответов на вопросы о материалах · Решение текстовых задач из набора данных material · Экспериментальная оценка генеративной модели методом выборки нескольких ответов

Экспериментальное дообучение Qwen3-8B методом SDPO-TR для генерации текста в задаче Materials.

Подходит для: эксперименты с SDPO-TR для задачи Materials · генерация ответов по материалам в исследовательских экспериментах · сравнение результатов дообучения Qwen3-8B на валидации Materials