GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

Предобученная трансформерная модель для анализа геномных последовательностей разных видов, включая получение эмбеддингов ДНК.

Подходит для: получение эмбеддингов последовательностей ДНК · заполнение замаскированных участков геномной последовательности · классификация геномных последовательностей

DNABERT-3 — BERT-модель для предсказания замаскированных фрагментов ДНК и анализа геномных последовательностей.

Подходит для: восстановление замаскированных k-mer в последовательности ДНК · получение представлений геномных последовательностей для последующего анализа · классификация промоторных последовательностей после дообучения

DNABERT-S — BERT-модель, создающая видоспецифичные эмбеддинги ДНК для классификации видов и метагеномного анализа.

Подходит для: создание эмбеддингов последовательностей ДНК · классификация и идентификация видов по ДНК · биннинг метагеномных последовательностей по видам

DNABERT-6 — BERT-модель геномных последовательностей для восстановления замаскированных 6-меров и анализа ДНК.

Подходит для: восстановление замаскированных участков ДНК · дообучение для распознавания промоторов · предсказание сайтов сплайсинга

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Портированная на MLX экспериментальная языковая модель Z1T для генерации короткого текста на Apple Silicon.

Подходит для: генерация продолжения заданного текста · эксперименты с архитектурами языковых моделей без softmax-внимания · запуск языковой модели на Apple Silicon через MLX

Huozi 3.5 — китайско-английская MoE языковая модель HIT-SCIR для диалога, следования инструкциям, математических рассуждений и генерации кода.

Подходит для: многоходовые диалоги на китайском и английском · ответы на вопросы и следование пользовательским инструкциям · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями

Производная модели zhihan1996/DNABERT-2-117M. Предобученная трансформерная модель для анализа геномных последовательностей разных видов, включая получение эмбеддингов ДНК.

Подходит для: получение эмбеддингов последовательностей ДНК · заполнение замаскированных участков геномной последовательности · классификация геномных последовательностей

DNABERT-2 — модель семейства BERT для анализа геномных последовательностей, предсказания замаскированных участков ДНК и получения их представлений.

Подходит для: предсказание замаскированных нуклеотидов в последовательности ДНК · получение эмбеддингов геномных последовательностей · классификация геномных последовательностей

BERT-модель для предсказания торсионных и псевдоторсионных углов РНК по нуклеотидной последовательности длиной до 512 символов.

Подходит для: предсказание торсионных углов РНК по последовательности · оценка псевдоторсионных углов РНК · анализ структурных свойств РНК

DNABERT-S строит эмбеддинги последовательностей ДНК для различения видов, анализа метагеномов и эволюционных исследований.

Подходит для: получение эмбеддингов последовательностей ДНК · идентификация видов по геномным последовательностям · биннинг последовательностей в метагеномах

HViLM-base — дообученная на вирусных геномах модель DNABERT-2 для получения представлений последовательностей и разработки моделей анализа вирусов.

Подходит для: получение эмбеддингов вирусных последовательностей · подготовка признаков для классификации вирусных геномов · адаптация модели к прогнозированию патогенности вирусов

BERT-модель DNABERT-6mer восстанавливает замаскированные 6-меры и формирует представления последовательностей ДНК.

Подходит для: восстановление замаскированных 6-меров в последовательности ДНК · получение эмбеддингов для фрагментов генома человека · подготовка представлений ДНК для дообучения классификатора последовательностей

DNABERT-4mer — BERT-модель для предсказания замаскированных 4-меров ДНК и получения представлений геномных последовательностей.

Подходит для: восстановление замаскированных фрагментов ДНК · получение представлений геномных последовательностей · подготовка эмбеддингов ДНК для классификации после дообучения

Англоязычная BERT-модель MosaicML для заполнения пропусков в тексте и дообучения на прикладных задачах NLP.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в английском тексте · подготовка BERT-эмбеддингов для дообучаемых NLP-систем · дообучение на задачах классификации текста