TxGemma API là tập hợp các mô hình máy học nguồn mở được thiết kế để tạo ra các dự đoán, phân loại hoặc văn bản dựa trên dữ liệu liên quan đến liệu pháp.
Các tính năng của TxGemma
TxGemma là tập hợp các mô hình AI được tinh chỉnh từ kiến trúc Gemma của Google, được thiết kế riêng cho các ứng dụng điều trị. Các tính năng chính bao gồm:
- Đào tạo chuyên ngành:Các mô hình TxGemma được đào tạo dựa trên khoảng 7 triệu ví dụ có liên quan đến các nhiệm vụ điều trị, cho phép chúng dự đoán các đặc tính của các thực thể điều trị trong suốt quá trình khám phá thuốc.
- Các biến thể mô hình:Bộ sản phẩm bao gồm các mô hình có nhiều kích cỡ khác nhau—2 tỷ (2B), 9 tỷ (9B) và 27 tỷ (27B) tham số—để đáp ứng nhiều nguồn tính toán và nhu cầu ứng dụng khác nhau.
- Phiên bản dự đoán và trò chuyện:Mỗi kích thước mô hình cung cấp phiên bản 'dự đoán' cho các nhiệm vụ cụ thể như dự đoán độc tính và phiên bản 'trò chuyện' để phân tích dữ liệu đàm thoại, tạo điều kiện cho các truy vấn phức tạp và thảo luận nhiều chiều.
Chỉ số hiệu suất của TxGemma
Hiệu suất của các mô hình này đã được đánh giá nghiêm ngặt trên nhiều nhiệm vụ điều trị khác nhau:
- Điểm chuẩn:Phiên bản dự đoán 27B chứng minh hiệu suất vượt trội, vượt trội hơn hoặc ngang bằng với các mô hình tiên tiến trước đây trên 64 trong số 66 nhiệm vụ và vượt qua các mô hình chuyên dụng trên 26 nhiệm vụ.
- Tính linh hoạt của nhiệm vụ:Nó vượt trội trong việc phân loại (ví dụ, dự đoán tính thấm hàng rào máu não), hồi quy (ví dụ, ước tính ái lực liên kết thuốc) và nhiệm vụ tạo ra (ví dụ, suy ra tập hợp chất phản ứng từ sản phẩm phản ứng).
Thông sô ky thuật
Kiến trúc và phương pháp đào tạo đóng vai trò then chốt đối với năng lực của nó:
- Mô hình nền tảng:Được xây dựng dựa trên kiến trúc Gemma của Google, TxGemma tận dụng các mô hình chuyển đổi chỉ giải mã được tối ưu hóa cho các tác vụ tạo văn bản.
- Dữ liệu đào tạo:Các mô hình được tinh chỉnh bằng cách sử dụng bộ dữ liệu đa dạng gồm 7 triệu ví dụ điều trị, nâng cao độ chính xác dự đoán của chúng trong bối cảnh phát triển thuốc.
- Hiệu quả tính toán:Được thiết kế để cân bằng hiệu suất với nhu cầu tính toán, các mô hình TxGemma có thể được các nhà nghiên cứu có nhiều nguồn lực khác nhau sử dụng.
Sự tiến hóa từ Tx-LLM đến TxGemma
Các mô hình này thể hiện sự tiến hóa từ mô hình tiền nhiệm của chúng, Tx-LLM:
- Khả năng tiếp cận nâng cao:Trong khi Tx-LLM thu hút được sự quan tâm đáng kể, TxGemma cung cấp các mô hình mở ở quy mô thực tế, tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng và tùy chỉnh rộng rãi hơn.
- Hiệu suất được cải thiện:Các mô hình TxGemma thể hiện khả năng dự đoán nâng cao, sánh ngang với các mô hình chuyên biệt trong nhiều nhiệm vụ điều trị.
Ưu điểm của TxGemma
Việc áp dụng các mô hình này trong quá trình phát triển liệu pháp mang lại một số lợi thế:
- Khám phá thuốc tăng tốc:Bằng cách dự đoán chính xác các đặc tính của các thực thể trị liệu, TxGemma có thể giảm thời gian và chi phí liên quan đến việc đưa các liệu pháp mới ra thị trường.
- Khả năng truy cập nguồn mở:Là các mô hình mở, TxGemma cho phép các nhà nghiên cứu tinh chỉnh và áp dụng các mô hình vào các tập dữ liệu và nhiệm vụ cụ thể, thúc đẩy sự đổi mới và hợp tác.
- Tính linh hoạt:Việc cung cấp các mô hình ở nhiều kích cỡ và phiên bản khác nhau cho phép ứng dụng trên nhiều tác vụ, từ phân tích dự đoán đến phân tích dữ liệu đàm thoại.
Các chỉ số kỹ thuật
Hiệu suất kỹ thuật được nhấn mạnh bởi một số chỉ số sau:
- Hiệu quả tham số:Mặc dù có nhiều kích thước khác nhau, tất cả các mô hình TxGemma đều duy trì sự cân bằng giữa độ phức tạp và hiệu quả tính toán, đảm bảo khả năng truy cập cho người dùng có năng lực tài nguyên khác nhau.
- Điều chỉnh hướng dẫn:Các phiên bản 'trò chuyện' kết hợp dữ liệu điều chỉnh hướng dẫn chung, cho phép họ giải thích lý luận và tham gia vào các cuộc thảo luận phức tạp, do đó tăng cường khả năng diễn giải.
Các kịch bản ứng dụng
Tính linh hoạt cho phép áp dụng ở nhiều giai đoạn phát triển điều trị khác nhau:
- Nhận dạng mục tiêu:Hỗ trợ xác định mục tiêu sinh học đầy hứa hẹn cho liệu pháp mới.
- Dự đoán tính chất thuốc: Đánh giá tiềm năng an toàn, hiệu quả và khả dụng sinh học của các ứng cử viên thuốc.
- Dự đoán kết quả thử nghiệm lâm sàng: Dự đoán kết quả tiềm năng của các thử nghiệm lâm sàng, hỗ trợ thiết kế thử nghiệm và phân bổ nguồn lực tốt hơn.
Mẹo sử dụng
Để tối đa hóa lợi ích:
- Tinh chỉnh:Sử dụng sổ ghi chép Colab được cung cấp để tinh chỉnh các mô hình TxGemma với dữ liệu độc quyền, nâng cao độ chính xác dự đoán cho các ứng dụng cụ thể.
- Tích hợp với Hệ thống Agentic:Kết hợp TxGemma vào các hệ thống tác nhân như Agentic-Tx để giải quyết các vấn đề nghiên cứu phức tạp, nhiều bước, tận dụng khả năng lập luận của nó cùng với các công cụ khác.
- Các tham số lấy mẫu tối ưu: Khi sử dụng để tạo văn bản, hãy cấu hình các tham số lấy mẫu một cách thích hợp (ví dụ: nhiệt độ: 1.0, top-k: 64, top-p: 0.95).
Xem thêm API Grok 3
Kết luận
Google AI đã phát hành các mô hình này với mục đích cải thiện thế giới của chúng ta và tăng hiệu quả. Chúng không chỉ là công cụ; chúng giúp thúc đẩy sự phát triển trên khắp các ngành công nghiệp, ngôn ngữ và đạo đức.
Trí tuệ nhân tạo mở ra cánh cửa đến những chân trời mới. Tuy nhiên, khi đưa ra lựa chọn liên quan đến các công nghệ như vậy, chúng ta nên luôn tìm kiếm sự an toàn trước tiên. Sử dụng các lợi thế của Google AI sẽ giúp chúng ta xây dựng tất cả các dự án AI một cách có trách nhiệm.
Cách gọi TxGemma API từ CometAPI
1.Đăng nhập đến cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước.
2.Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, lấy khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.
-
Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/
-
Chọn TxGemma để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp xét nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.
-
Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo. Sau khi gửi yêu cầu API, bạn sẽ nhận được đối tượng JSON chứa nội dung hoàn thành đã tạo.