TxGemma-API

TxGemma API is een verzameling open-sourcemodellen voor machinaal leren die zijn ontworpen om voorspellingen, classificaties of tekst te genereren op basis van therapeutische gegevens.

Kenmerken van TxGemma

TxGemma is een verzameling AI-modellen die zijn verfijnd op basis van de Gemma-architectuur van Google, speciaal afgestemd op therapeutische toepassingen. Belangrijkste kenmerken zijn:

• Specialized Training:TxGemma-modellen worden getraind op ongeveer 7 miljoen voorbeelden die relevant zijn voor therapeutische taken. Hierdoor kunnen ze eigenschappen van therapeutische entiteiten voorspellen tijdens het hele proces van medicijnontdekking.
• Modelvarianten:De suite omvat modellen van verschillende groottes – 2 miljard (2B), 9 miljard (9B) en 27 miljard (27B) parameters – om tegemoet te komen aan uiteenlopende rekenbronnen en toepassingsbehoeften.
• Voorspel en chatversies:Elke modelgrootte biedt een 'predict'-versie voor specifieke taken, zoals toxiciteitsvoorspelling, en een 'chat'-versie voor conversationele data-analyse, wat complexe vragen en discussies met meerdere beurten vergemakkelijkt.

Prestatiemetingen van TxGemma

De prestaties van deze modellen zijn nauwkeurig geëvalueerd voor verschillende therapeutische taken:

• Benchmarking:De 27B predict-versie levert superieure prestaties en overtreft of evenaart eerdere geavanceerde modellen bij 64 van de 66 taken, en overtreft gespecialiseerde modellen bij 26 taken.
• Veelzijdigheid van taken:Het blinkt uit in classificatie (bijvoorbeeld het voorspellen van de permeabiliteit van de bloed-hersenbarrière), regressie (bijvoorbeeld het schatten van de bindingsaffiniteit van geneesmiddelen) en generatietaken (bijvoorbeeld het afleiden van reactantensets uit reactie producten).

Technische specificaties

De architectuur en trainingsmethodologieën zijn cruciaal voor de mogelijkheden ervan:

• Stichting Model: TxGemma is gebaseerd op de Gemma-architectuur van Google en maakt gebruik van decoder-only transformer-modellen die zijn geoptimaliseerd voor tekstgeneratietaken.
• Trainingsdata:De modellen worden verfijnd met behulp van een gevarieerde dataset van 7 miljoen therapeutische voorbeelden, waardoor hun voorspellende nauwkeurigheid in de context van geneesmiddelenontwikkeling wordt verbeterd.
• Computationele efficiëntie: TxGemma-modellen zijn ontworpen om de balans te vinden tussen prestaties en rekenkundige eisen en zijn toegankelijk voor onderzoekers met uiteenlopende middelen.

Evolutie van Tx-LLM naar TxGemma

Deze modellen zijn een evolutie van hun voorganger, de Tx-LLM:

• Verbeterde toegankelijkheid:Terwijl Tx-LLM veel belangstelling trok, biedt TxGemma open modellen op praktische schaal, waardoor bredere acceptatie en maatwerk mogelijk zijn.
• Verbeterde prestatie:TxGemma-modellen hebben verbeterde voorspellende mogelijkheden en kunnen concurreren met gespecialiseerde modellen bij tal van therapeutische taken.

Voordelen van TxGemma

Het toepassen van deze modellen bij de ontwikkeling van therapieën biedt verschillende voordelen:

• Versnelde ontdekking van geneesmiddelen:Door de eigenschappen van therapeutische entiteiten nauwkeurig te voorspellen, kan TxGemma de tijd en kosten die gepaard gaan met het op de markt brengen van nieuwe therapieën, verkorten.
• Open source-toegankelijkheid:TxGemma is een open model waarmee onderzoekers de modellen kunnen verfijnen en aanpassen aan specifieke datasets en taken, waardoor innovatie en samenwerking worden bevorderd.
• Veelzijdigheid:De beschikbaarheid van modellen in verschillende formaten en versies maakt toepassing in een breed scala aan taken mogelijk, van voorspellende analyses tot conversationele data-analyse.

Technische indicatoren

De technische prestaties worden door verschillende indicatoren onderstreept:

• Parameterefficiëntie::Ondanks de verschillende omvang behouden alle TxGemma-modellen een evenwicht tussen complexiteit en rekenefficiëntie, waardoor ze toegankelijk zijn voor gebruikers met verschillende resourcecapaciteiten.
• Instructie afstemmen:De 'chat'-versies bevatten algemene instructie-afstemmingsgegevens, waardoor ze redeneringen kunnen uitleggen en complexe discussies kunnen voeren, wat de interpreteerbaarheid verbetert.

Applicatiescenario's

De veelzijdigheid maakt toepassing in verschillende stadia van therapeutische ontwikkeling mogelijk:

• Doelidentificatie: Helpen bij het identificeren van veelbelovende biologische doelen voor nieuwe therapieën.
• Voorspelling van medicijneigenschappen: Evaluatie van de potentiële veiligheid, werkzaamheid en biologische beschikbaarheid van kandidaat-geneesmiddelen.
• Voorspelling van de uitkomst van een klinische proef: Anticiperen op mogelijke uitkomsten van klinische onderzoeken, bijdragen aan een beter onderzoeksontwerp en toewijzing van middelen.

Gebruikstips

Om de voordelen te maximaliseren:

• Scherpstellen: Gebruik het meegeleverde Colab-notebook om TxGemma-modellen nauwkeurig af te stemmen met gepatenteerde gegevens, waardoor de voorspellende nauwkeurigheid voor specifieke toepassingen wordt verbeterd.
• Integratie met Agentic-systemen: Integreer TxGemma in agentische systemen zoals Agentic-Tx om complexe, meerstaps onderzoeksproblemen aan te pakken, waarbij u de redeneermogelijkheden van TxGemma benut in combinatie met andere hulpmiddelen.
• Optimale bemonsteringsparameters: Wanneer u het gebruikt voor het genereren van tekst, configureer dan de bemonsteringsparameters op de juiste manier (bijv. temperatuur: 1.0, top-k: 64, top-p: 0.95).

Zie ook Grok 3 API

Conclusie

Google AI heeft deze modellen uitgebracht met de intentie om onze wereld te verbeteren en de efficiëntie te verhogen. Ze zijn meer dan alleen tools; ze helpen ontwikkeling te bevorderen in verschillende branches, talen en ethiek.

Kunstmatige intelligentie opent de deur naar nieuwe horizonten. Bij het maken van keuzes met betrekking tot dergelijke technologieën moeten we echter altijd eerst veiligheid nastreven. Door de voordelen van Google AI te gebruiken, kunnen we alle AI-projecten op een verantwoorde manier bouwen.

Hoe TxGemma API aan te roepen vanuit CometAPI

1.Login naar cometapi.comAls u nog geen gebruiker bent, registreer u dan eerst.

2.Haal de API-sleutel voor toegangsreferenties op van de interface. Klik op "Token toevoegen" bij de API-token in het persoonlijke centrum, haal de tokensleutel op: sk-xxxxx en verstuur.

3. Haal de url van deze site op: https://api.cometapi.com/

4. Selecteer TxGemma om de API-aanvraag te verzenden en stel de aanvraagbody in. De aanvraagmethode en aanvraagbody worden verkregen van onze website API-doc. Onze website biedt ook een Apifox-test voor uw gemak.

5. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te krijgen. Nadat u de API-aanvraag hebt verzonden, ontvangt u een JSON-object met de gegenereerde voltooiing.