TxGemma API

TxGemma API اوپن سورس مشین لرننگ ماڈلز کا مجموعہ ہے جو علاج سے متعلق ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں، درجہ بندی، یا متن پیدا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

TxGemma کی خصوصیات

TxGemma AI ماڈلز کا ایک مجموعہ ہے جو Google کے Gemma فن تعمیر سے تیار کیا گیا ہے، خاص طور پر علاج کی ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ اہم خصوصیات میں شامل ہیں:

• خصوصی تربیت: TxGemma ماڈلز کو علاج کے کاموں سے متعلق تقریباً 7 ملین مثالوں پر تربیت دی جاتی ہے، جس سے وہ منشیات کی دریافت کے پورے عمل میں علاج کے اداروں کی خصوصیات کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔
• ماڈل کی مختلف حالتیں: سوٹ مختلف سائز کے ماڈلز پر مشتمل ہے—2 بلین (2B)، 9 بلین (9B)، اور 27 بلین (27B) پیرامیٹرز — متنوع کمپیوٹیشنل وسائل اور درخواست کی ضروریات کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے۔
• پیشن گوئی اور چیٹ ورژن: ہر ماڈل کا سائز مخصوص کاموں کے لیے 'پیش گوئی' ورژن پیش کرتا ہے جیسے زہریلے پن کی پیشن گوئی اور بات چیت کے ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے 'چیٹ' ورژن، پیچیدہ سوالات اور کثیر موڑ کے مباحثوں کی سہولت فراہم کرتا ہے۔

TxGemma کی کارکردگی کی پیمائش

ان ماڈلز کی کارکردگی کا مختلف علاج کے کاموں میں سختی سے جائزہ لیا گیا ہے:

• بنچمارک: 27B پیشن گوئی ورژن 64 میں سے 66 کاموں پر اعلیٰ کارکردگی، پچھلے جدید ترین ماڈلز سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، اور 26 کاموں پر خصوصی ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے۔
• ٹاسک استرتا: یہ درجہ بندی (مثلاً، خون دماغی رکاوٹ کی پارگمیتا کی پیش گوئی)، رجعت (مثلاً، منشیات کے پابند وابستگی کا اندازہ لگانا)، اور جنریشن کے کاموں (مثلاً، رد عمل کی مصنوعات سے ری ایکٹنٹ سیٹوں کو کم کرنا) میں سبقت لے جاتا ہے۔

تکنیکی خصوصیات

فن تعمیر اور تربیت کے طریقہ کار اس کی صلاحیتوں کے لیے اہم ہیں:

• فاؤنڈیشن ماڈل: گوگل کے Gemma فن تعمیر پر بنایا گیا، TxGemma ٹیکسٹ جنریشن کے کاموں کے لیے موزوں ڈیکوڈر صرف ٹرانسفارمر ماڈلز کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
• ٹریننگ ڈیٹا۔: ماڈلز کو 7 ملین علاج کی مثالوں کے متنوع ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ٹھیک بنایا گیا ہے، جس سے منشیات کی نشوونما کے تناظر میں ان کی پیش گوئی کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
• کمپیوٹیشنل ایفیشنسی: کمپیوٹیشنل ڈیمانڈز کے ساتھ کارکردگی کو متوازن کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا، TxGemma ماڈلز مختلف وسائل کے ساتھ محققین کے لیے قابل رسائی ہیں۔

Tx-LLM سے TxGemma تک ارتقاء

یہ ماڈل اپنے پیشرو، Tx-LLM سے ایک ارتقاء کی نمائندگی کرتے ہیں:

• بہتر رسائی: جب کہ Tx-LLM نے خاصی دلچسپی حاصل کی، TxGemma عملی پیمانے پر کھلے ماڈل پیش کرتا ہے، جو وسیع تر اپنانے اور حسب ضرورت بنانے میں سہولت فراہم کرتا ہے۔
• بہتر کارکردگی: TxGemma ماڈلز بہتر پیشن گوئی کی صلاحیتوں کی نمائش کرتے ہیں، متعدد علاج کے کاموں میں خصوصی ماڈلز کا مقابلہ کرتے ہیں۔

TxGemma کے فوائد

علاج کی ترقی میں ان ماڈلز کو اپنانے کے کئی فوائد ہیں:

• تیز رفتار منشیات کی دریافت: علاج کرنے والے اداروں کی خصوصیات کی درست پیشین گوئی کر کے، TxGemma نئے علاج کو مارکیٹ میں لانے سے وابستہ وقت اور لاگت کو کم کر سکتا ہے۔
• اوپن سورس کی رسائی: کھلے ماڈل کے طور پر، TxGemma محققین کو جدت اور تعاون کو فروغ دیتے ہوئے، مخصوص ڈیٹا سیٹس اور کاموں کے لیے ماڈلز کو بہتر بنانے اور ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے۔
• استرتا: مختلف سائز اور ورژن میں ماڈلز کی دستیابی پیشین گوئی کے تجزیات سے لے کر بات چیت کے ڈیٹا کے تجزیے تک مختلف کاموں میں اطلاق کو قابل بناتی ہے۔

تکنیکی اشارے

تکنیکی کارکردگی کو کئی اشاریوں سے کم کیا جاتا ہے:

• پیرامیٹر کی کارکردگی: سائز میں مختلف ہونے کے باوجود، تمام TxGemma ماڈل پیچیدگی اور کمپیوٹیشنل کارکردگی کے درمیان توازن برقرار رکھتے ہیں، مختلف وسائل کی صلاحیتوں کے حامل صارفین کے لیے رسائی کو یقینی بناتے ہیں۔
• انسٹرکشن ٹیوننگ: 'چیٹ' کے ورژن میں عمومی ہدایات کے اعداد و شمار کو شامل کیا جاتا ہے، جس سے وہ استدلال کی وضاحت کرنے اور پیچیدہ مباحثوں میں مشغول ہوتے ہیں، اس طرح تشریح کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے۔

درخواست کے منظر نامہ

استرتا علاج کی ترقی کے مختلف مراحل میں استعمال کی اجازت دیتا ہے:

• ہدف کی شناخت: نئے علاج کے لیے امید افزا حیاتیاتی اہداف کی نشاندہی کرنے میں مدد کرنا۔
• منشیات کی جائیداد کی پیشن گوئی: منشیات کے امیدواروں کی ممکنہ حفاظت، افادیت، اور حیاتیاتی دستیابی کا جائزہ لینا۔
• کلینیکل ٹرائل کے نتائج کی پیشن گوئی: کلینیکل ٹرائلز کے ممکنہ نتائج کا اندازہ لگانا، بہتر ٹرائل ڈیزائن اور وسائل کی تقسیم میں مدد کرنا۔

استعمال کے نکات

فوائد کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے:

• فائن ٹیوننگ۔: مخصوص ایپلی کیشنز کے لیے پیشین گوئی کی درستگی کو بڑھا کر ملکیتی ڈیٹا کے ساتھ TxGemma ماڈلز کو ٹھیک کرنے کے لیے فراہم کردہ Colab نوٹ بک کا استعمال کریں۔
• ایجنٹی نظام کے ساتھ انضمام: TxGemma کو ایجنٹی نظاموں میں شامل کریں جیسے Agentic-Tx پیچیدہ، کثیر الجہتی تحقیقی مسائل سے نمٹنے کے لیے، دوسرے ٹولز کے ساتھ اس کی استدلال کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے۔
• بہترین نمونے لینے کے پیرامیٹرز: ٹیکسٹ جنریشن کے لیے استعمال کرتے وقت، نمونے لینے کے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ترتیب دیں (مثال کے طور پر درجہ حرارت: 1.0، ٹاپ-k: 64، ٹاپ-p: 0.95)۔

یہ بھی دیکھتے ہیں گروک 3 API

نتیجہ

Google AI نے ان ماڈلز کو ہماری دنیا کو بہتر بنانے اور کارکردگی بڑھانے کے ارادے سے جاری کیا۔ وہ صرف اوزار سے زیادہ ہیں؛ وہ صنعتوں، زبانوں اور اخلاقیات میں ترقی کو فروغ دینے میں مدد کرتے ہیں۔

مصنوعی ذہانت نئے افق کے دروازے کھولتی ہے۔ تاہم، ایسی ٹیکنالوجیز سے متعلق انتخاب کرتے وقت، ہمیں ہمیشہ پہلے حفاظت کی تلاش کرنی چاہیے۔ Google AI کے فوائد کو استعمال کرنے سے ہمیں تمام AI پروجیکٹس کو ذمہ داری سے بنانے میں مدد ملے گی۔

CometAPI سے TxGemma API کو کیسے کال کریں۔

1.لاگ ان کریں کرنے کے لئے cometapi.com. اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں، تو براہ کرم پہلے رجسٹر کریں۔

2.رسائی کی سند API کلید حاصل کریں۔ انٹرفیس کے. ذاتی مرکز میں API ٹوکن پر "ٹوکن شامل کریں" پر کلک کریں، ٹوکن کی حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔

3. اس سائٹ کا یو آر ایل حاصل کریں: https://api.cometapi.com/

4. API کی درخواست بھیجنے کے لیے TxGemma کو منتخب کریں اور درخواست کا باڈی سیٹ کریں۔ درخواست کا طریقہ اور درخواست باڈی سے حاصل کیا جاتا ہے۔ ہماری ویب سائٹ API دستاویز. ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔

5. تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API جواب پر کارروائی کریں۔ API کی درخواست بھیجنے کے بعد، آپ کو ایک JSON آبجیکٹ موصول ہوگا جس میں تیار کردہ تکمیل ہوگی۔