TxGemma API

티엑스젬마 API는 치료 관련 데이터를 기반으로 예측, 분류 또는 텍스트를 생성하도록 설계된 오픈 소스 머신 러닝 모델의 컬렉션입니다.

TxGemma의 특징

TxGemma는 Google의 Gemma 아키텍처에서 미세 조정된 AI 모델 모음으로, 특히 치료적 응용 프로그램에 맞게 맞춤화되었습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 전문 교육: TxGemma 모델은 치료 과제와 관련된 약 7만 개의 사례를 바탕으로 훈련을 받았으며, 이를 통해 약물 발견 과정 전반에 걸쳐 치료적 물질의 속성을 예측할 수 있습니다.
• 모델 변형: 이 제품군은 다양한 계산 리소스와 애플리케이션 요구 사항을 수용하기 위해 2억(2B), 9억(9B), 27억(27B) 매개변수의 다양한 크기의 모델로 구성되어 있습니다.
• 예측 및 채팅 버전: 각 모델 크기는 독성 예측과 같은 특정 작업을 위한 '예측' 버전과 대화형 데이터 분석을 위한 '채팅' 버전을 제공하여 복잡한 질의와 여러 차례의 토론을 용이하게 합니다.

TxGemma의 성능 지표

이러한 모델의 성능은 다양한 치료 과제에 걸쳐 엄격하게 평가되었습니다.

• Benchmarking: 27B 예측 버전은 64개 작업 중 66개 작업에서 기존 최첨단 모델보다 성능이 뛰어나거나 동일했으며, 26개 작업에서는 특수 모델을 앞지르는 등 뛰어난 성능을 보였습니다.
• 작업의 다양성: 분류(예: 혈액-뇌 장벽 투과성 예측), 회귀(예: 약물 결합 친화도 추정) 및 생성 작업(예: 반응 생성물에서 반응물 세트 추론)에 뛰어납니다.

기술 사양

아키텍처와 교육 방법론은 그 역량에 매우 중요합니다.

• 재단 모델: Google의 Gemma 아키텍처를 기반으로 구축된 TxGemma는 텍스트 생성 작업에 최적화된 디코더 전용 변환기 모델을 활용합니다.
• 훈련 데이터: 이 모델은 7만 개의 치료 사례로 구성된 다양한 데이터 세트를 사용하여 미세 조정되었으며, 이를 통해 약물 개발 환경에서 예측 정확도가 더욱 향상되었습니다.
• 계산 효율성: 성능과 계산적 요구 사항 간의 균형을 맞추도록 설계된 TxGemma 모델은 다양한 리소스를 갖춘 연구자가 접근할 수 있습니다.

Tx-LLM에서 TxGemma로의 진화

이러한 모델은 이전 모델인 Tx-LLM에서 진화된 모델을 나타냅니다.

• 향상된 접근성: Tx-LLM이 상당한 관심을 모은 반면, TxGemma는 실용적인 규모에서 개방형 모델을 제공하여 보다 폭넓은 채택과 사용자 정의가 용이해졌습니다.
• 향상된 성능: TxGemma 모델은 다양한 치료 과제에서 전문 모델과 경쟁하며 향상된 예측 능력을 보여줍니다.

TxGemma의 장점

치료 개발에 이러한 모델을 도입하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

• 가속화된 약물 발견: TxGemma는 치료 물질의 특성을 정확하게 예측함으로써 새로운 치료법을 시장에 출시하는 데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
• 오픈 소스 접근성: TxGemma는 개방형 모델이므로 연구자들이 특정 데이터 세트와 작업에 맞게 모델을 미세하게 조정하고 적용할 수 있어 혁신과 협업을 촉진합니다.
• 다재: 다양한 크기와 버전의 모델을 제공하므로 예측 분석부터 대화형 데이터 분석까지 광범위한 작업에 적용할 수 있습니다.

기술 지표

기술적 성과는 여러 지표에 의해 강조됩니다.

• 매개변수 효율성: 크기는 다양하지만 모든 TxGemma 모델은 복잡성과 계산 효율성 간의 균형을 유지하여 리소스 용량이 다른 사용자가 접근할 수 있도록 보장합니다.
• 명령어 튜닝: '채팅' 버전에는 일반적인 지시 튜닝 데이터가 통합되어 있어 추론을 설명하고 복잡한 토론에 참여할 수 있어 해석 가능성이 향상됩니다.

응용 프로그램 시나리오

다양성으로 인해 치료 개발의 다양한 단계에 적용이 가능합니다.

• 대상 식별: 새로운 치료법을 위한 유망한 생물학적 표적을 찾는 데 도움이 됩니다.
• 약물 속성 예측: 약물 후보의 잠재적인 안전성, 효능 및 생물학적 이용 가능성을 평가합니다.
• 임상 시험 결과 예측: 임상 시험의 잠재적 결과를 예상하고, 더 나은 시험 설계와 자원 배분에 도움이 됩니다.

사용 팁

혜택을 극대화하려면:

• 미세 조정: 제공된 Colab 노트북을 사용하여 독점 데이터로 TxGemma 모델을 미세 조정하고, 특정 애플리케이션에 대한 예측 정확도를 높입니다.
• Agentic Systems와의 통합: TxGemma를 Agentic-Tx와 같은 에이전트 시스템에 통합하여 복잡하고 여러 단계로 구성된 연구 문제를 해결하고 다른 도구와 함께 추론 기능을 활용합니다.
• 최적의 샘플링 매개변수: 텍스트 생성에 사용할 경우 샘플링 매개변수를 적절히 구성합니다(예: 온도: 1.0, 상위 k: 64, 상위 p: 0.95).

도 참조 그록 3 API

결론

Google AI는 세상을 개선하고 효율성을 높이기 위해 이러한 모델을 출시했습니다. 이는 단순한 도구 이상입니다. 산업, 언어 및 윤리 전반에 걸쳐 개발을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

인공지능은 새로운 지평으로 가는 문을 열어줍니다. 그러나 이러한 기술과 관련된 선택을 할 때는 항상 안전을 우선시해야 합니다. Google AI의 장점을 활용하면 모든 AI 프로젝트를 책임감 있게 구축하는 데 도움이 됩니다.

CometAPI에서 TxGemma API를 호출하는 방법

1.로그인 에 코메타피닷컴. 아직 당사 사용자가 아니시라면, 먼저 등록해 주시기 바랍니다.

2.액세스 자격 증명 API 키 가져오기 인터페이스의. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 가져와 제출합니다.

3. 이 사이트의 url을 얻으세요: https://api.cometapi.com/

4. TxGemma를 선택하여 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 다음에서 가져옵니다. 우리 웹사이트 API 문서. 저희 웹사이트는 귀하의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.

5. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. API 요청을 보낸 후 생성된 완료를 포함하는 JSON 객체를 받게 됩니다.