API de TxGemma

TxGemma API es una colección de modelos de aprendizaje automático de código abierto diseñados para generar predicciones, clasificaciones o textos basados ​​en datos relacionados con la terapia.

Características de TxGemma

TxGemma es una colección de modelos de IA optimizados a partir de la arquitectura Gemma de Google, diseñados específicamente para aplicaciones terapéuticas. Sus características principales incluyen:

• Formación EspecializadaLos modelos TxGemma se entrenan con aproximadamente 7 millones de ejemplos pertinentes a tareas terapéuticas, lo que les permite predecir propiedades de entidades terapéuticas durante todo el proceso de descubrimiento de fármacos.
• Variantes de modeloLa suite incluye modelos de distintos tamaños (2 mil millones (2B), 9 mil millones (9B) y 27 mil millones (27B) de parámetros) para adaptarse a diversos recursos computacionales y necesidades de aplicación.
• Versiones de predicción y chatCada tamaño de modelo ofrece una versión de "predicción" para tareas específicas, como la predicción de toxicidad, y una versión de "chat" para el análisis de datos conversacionales, lo que facilita consultas complejas y discusiones de varios turnos.

Métricas de rendimiento de TxGemma

El rendimiento de estos modelos se ha evaluado rigurosamente en diversas tareas terapéuticas:

• Evaluación comparativaLa versión 27B predict demuestra un rendimiento superior, superando o igualando los modelos de última generación anteriores en 64 de 66 tareas y sobrepasando a los modelos especializados en 26 tareas.
• Versatilidad de tareasSe destaca en clasificación (por ejemplo, predecir la permeabilidad de la barrera hematoencefálica), regresión (por ejemplo, estimar la afinidad de unión de fármacos) y tareas de generación (por ejemplo, deducir conjuntos de reactivos a partir de productos de reacción).

Especificaciones técnicas

La arquitectura y las metodologías de entrenamiento son fundamentales para sus capacidades:

• modelo de fundaciónDesarrollado sobre la arquitectura Gemma de Google, TxGemma aprovecha modelos de transformadores de solo decodificador optimizados para tareas de generación de texto.
• Datos de muestraLos modelos se ajustan utilizando un conjunto de datos diverso de 7 millones de ejemplos terapéuticos, lo que mejora su precisión predictiva en contextos de desarrollo de fármacos.
• Eficiencia ComputacionalDiseñados para equilibrar el rendimiento con las demandas computacionales, los modelos TxGemma son accesibles para investigadores con distintos recursos.

Evolución de Tx-LLM a TxGemma

Estos modelos representan una evolución de su predecesor, Tx-LLM:

• Accesibilidad mejoradaSi bien Tx-LLM generó un interés significativo, TxGemma ofrece modelos abiertos a escalas prácticas, lo que facilita una adopción y personalización más amplia.
• Rendimiento mejorado:Los modelos TxGemma exhiben capacidades predictivas mejoradas, rivalizando con modelos especializados en numerosas tareas terapéuticas.

Ventajas de TxGemma

La adopción de estos modelos en el desarrollo terapéutico ofrece varias ventajas:

• Descubrimiento acelerado de fármacosAl predecir con precisión las propiedades de las entidades terapéuticas, TxGemma puede reducir el tiempo y el costo asociados con la comercialización de nuevas terapias.
• Accesibilidad de código abierto:Como modelos abiertos, TxGemma permite a los investigadores ajustar y adaptar los modelos a conjuntos de datos y tareas específicos, fomentando la innovación y la colaboración.
• VersatilidadLa disponibilidad de modelos en diferentes tamaños y versiones permite su aplicación en un espectro de tareas, desde análisis predictivo hasta análisis de datos conversacionales.

Indicadores técnicos

El rendimiento técnico se ve subrayado por varios indicadores:

• Eficiencia de parámetrosA pesar de variar en tamaño, todos los modelos TxGemma mantienen un equilibrio entre complejidad y eficiencia computacional, garantizando la accesibilidad para usuarios con diferentes capacidades de recursos.
• Ajuste de instrucciones:Las versiones de "chat" incorporan datos de ajuste de instrucciones generales, lo que les permite explicar razonamientos y participar en discusiones complejas, mejorando así la interpretabilidad.

Escenarios de aplicación

La versatilidad permite su aplicación en diversas etapas del desarrollo terapéutico:

• Identificación del objetivo:Ayudar a identificar objetivos biológicos prometedores para nuevas terapias.
• Predicción de propiedades de fármacos:Evaluación de la seguridad potencial, eficacia y biodisponibilidad de fármacos candidatos.
• Predicción de resultados de ensayos clínicos:Anticipar los resultados potenciales de los ensayos clínicos, ayudando a mejorar el diseño de los ensayos y la asignación de recursos.

Consejos de uso

Para maximizar los beneficios:

• Sintonia FINA:Utilice el cuaderno Colab proporcionado para ajustar los modelos TxGemma con datos patentados, mejorando la precisión predictiva para aplicaciones específicas.
• Integración con sistemas Agentic:Incorpore TxGemma en sistemas agenticos como Agentic-Tx para abordar problemas de investigación complejos de múltiples pasos, aprovechando sus capacidades de razonamiento junto con otras herramientas.
• Parámetros óptimos de muestreo:Cuando lo utilice para la generación de texto, configure los parámetros de muestreo de forma adecuada (por ejemplo, temperatura: 1.0, top-k: 64, top-p: 0.95).

Vea también API de Grok 3

Conclusión

Google AI lanzó estos modelos con la intención de mejorar nuestro mundo y aumentar la eficiencia. Son más que simples herramientas; ayudan a promover el desarrollo en diferentes industrias, idiomas y éticas.

La inteligencia artificial abre la puerta a nuevos horizontes. Sin embargo, al tomar decisiones relacionadas con estas tecnologías, siempre debemos priorizar la seguridad. Aprovechar las ventajas de Google AI nos ayudará a desarrollar todos los proyectos de IA de forma responsable.

Cómo llamar a la API de TxGemma desde CometAPI

1.Iniciar sesión a cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.

2.Obtener la clave API de credenciales de acceso De la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token de API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíela.

3. Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

4. Seleccione TxGemma para enviar la solicitud de API y configure el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de nuestra documentación de la API del sitio webNuestro sitio web también ofrece la prueba Apifox para su comodidad.

5. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras enviar la solicitud a la API, recibirás un objeto JSON con la finalización generada.