API do TxGemma

TxGemma API é uma coleção de modelos de aprendizado de máquina de código aberto projetados para gerar previsões, classificações ou texto com base em dados relacionados à terapia.

Características do TxGemma

TxGemma é uma coleção de modelos de IA ajustados a partir da arquitetura Gemma do Google, especialmente adaptados para aplicações terapêuticas. Os principais recursos incluem:

• Treinamento Especializado:Os modelos TxGemma são treinados em aproximadamente 7 milhões de exemplos pertinentes a tarefas terapêuticas, permitindo que eles prevejam propriedades de entidades terapêuticas durante todo o processo de descoberta de medicamentos.
• Variantes do modelo: O conjunto compreende modelos de tamanhos variados — 2 bilhões (2B), 9 bilhões (9B) e 27 bilhões (27B) de parâmetros — para acomodar diversos recursos computacionais e necessidades de aplicação.
• Versões de previsão e bate-papo:Cada tamanho de modelo oferece uma versão de "previsão" para tarefas específicas, como previsão de toxicidade, e uma versão de "bate-papo" para análise de dados conversacionais, facilitando consultas complexas e discussões em várias etapas.

Métricas de desempenho do TxGemma

O desempenho desses modelos foi rigorosamente avaliado em várias tarefas terapêuticas:

• O benchmarking: A versão preditiva 27B demonstra desempenho superior, superando ou igualando modelos de última geração anteriores em 64 de 66 tarefas e superando modelos especializados em 26 tarefas.
• Versatilidade de Tarefas: Ele se destaca em tarefas de classificação (por exemplo, previsão da permeabilidade da barreira hematoencefálica), regressão (por exemplo, estimativa da afinidade de ligação de medicamentos) e geração (por exemplo, dedução de conjuntos de reagentes a partir de produtos de reação).

Especificações técnicas

A arquitetura e as metodologias de treinamento são essenciais para suas capacidades:

• Modelo de fundação: Construído com base na arquitetura Gemma do Google, o TxGemma aproveita modelos de transformadores somente decodificadores otimizados para tarefas de geração de texto.
• Dados de treinamento:Os modelos são ajustados usando um conjunto de dados diversificado de 7 milhões de exemplos terapêuticos, aumentando sua precisão preditiva em contextos de desenvolvimento de medicamentos.
• Eficiência Computacional: Projetados para equilibrar desempenho com demandas computacionais, os modelos TxGemma são acessíveis a pesquisadores com recursos variados.

Evolução de Tx-LLM para TxGemma

Esses modelos representam uma evolução de seu antecessor, Tx-LLM:

• Acessibilidade aprimorada:Embora o Tx-LLM tenha despertado interesse significativo, o TxGemma oferece modelos abertos em escalas práticas, facilitando uma adoção e personalização mais amplas.
• Performance melhorada: Os modelos TxGemma exibem capacidades preditivas aprimoradas, rivalizando com modelos especializados em diversas tarefas terapêuticas.

Vantagens do TxGemma

A adoção desses modelos no desenvolvimento terapêutico oferece diversas vantagens:

• Descoberta Acelerada de Medicamentos: Ao prever com precisão as propriedades das entidades terapêuticas, o TxGemma pode reduzir o tempo e o custo associados à introdução de novas terapias no mercado.
• Acessibilidade de código aberto: Como modelos abertos, o TxGemma permite que os pesquisadores ajustem e adaptem os modelos a conjuntos de dados e tarefas específicas, promovendo inovação e colaboração.
• Versatilidade: A disponibilidade de modelos em diferentes tamanhos e versões permite a aplicação em um espectro de tarefas, desde análise preditiva até análise de dados conversacionais.

Indicadores técnicos

O desempenho técnico é destacado por vários indicadores:

• Eficiência do parâmetro:Apesar de variar em tamanho, todos os modelos TxGemma mantêm um equilíbrio entre complexidade e eficiência computacional, garantindo acessibilidade para usuários com diferentes capacidades de recursos.
• Ajuste de instrução:As versões de 'chat' incorporam dados gerais de ajuste de instruções, permitindo que eles expliquem o raciocínio e se envolvam em discussões complexas, melhorando assim a interpretabilidade.

Cenários de Aplicativos

A versatilidade permite a aplicação em vários estágios do desenvolvimento terapêutico:

• Identificação do alvo: Auxiliar na identificação de alvos biológicos promissores para novas terapias.
• Previsão de propriedade de medicamentos: Avaliação da segurança, eficácia e biodisponibilidade potenciais de candidatos a medicamentos.
• Previsão de resultados de ensaios clínicos: Antecipar resultados potenciais de ensaios clínicos, auxiliando em melhor desenho de ensaios e alocação de recursos.

Dicas de uso

Para maximizar os benefícios:

• Afinação: Utilize o notebook Colab fornecido para ajustar os modelos TxGemma com dados proprietários, melhorando a precisão preditiva para aplicações específicas.
• Integração com sistemas Agentic: Incorpore o TxGemma em sistemas de agentes como o Agentic-Tx para lidar com problemas de pesquisa complexos e de várias etapas, aproveitando seus recursos de raciocínio junto com outras ferramentas.
• Parâmetros de amostragem ideais: Ao usá-lo para geração de texto, configure os parâmetros de amostragem adequadamente (por exemplo, temperatura: 1.0, top-k: 64, top-p: 0.95).

Veja também API do Grok 3

Conclusão

O Google AI lançou esses modelos com a intenção de melhorar nosso mundo e aumentar a eficiência. Eles são mais do que apenas ferramentas; eles ajudam a promover o desenvolvimento entre indústrias, idiomas e éticas.

A inteligência artificial abre as portas para novos horizontes. No entanto, ao fazer escolhas relacionadas a essas tecnologias, devemos sempre buscar a segurança em primeiro lugar. Usar as vantagens do Google AI nos ajudará a construir todos os projetos de IA de forma responsável.

Como chamar a API TxGemma da CometAPI

1.Entrar para cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro.

2.Obtenha a chave da API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token da API no centro pessoal, pegue a chave do token: sk-xxxxx e envie.

3. Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/

4. Selecione TxGemma para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método de solicitação e o corpo da solicitação são obtidos de nosso site API doc. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência.

5. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após enviar a solicitação da API, você receberá um objeto JSON contendo a conclusão gerada.