TxGemma API

TxGemma API 是一组开源机器学习模型，旨在基于治疗相关数据生成预测、分类或文本。

TxGemma 的特性

TxGemma 是基于 Google 的 Gemma 架构微调、专为治疗相关应用定制的 AI 模型集合。其关键特性包括：

• 专项训练：TxGemma 模型在约 700 万个与治疗任务相关的示例上训练，使其能够在药物发现过程中预测治疗实体的各项属性。
• 模型变体：该套件包含不同规模的模型——20 亿（2B）、90 亿（9B）和 270 亿（27B）参数——以适配多样的计算资源与应用需求。
• 预测版与对话版：每种模型规模均提供“预测版”，用于毒性预测等特定任务；以及“对话版”，用于会话式数据分析，便于处理复杂查询与多轮讨论。

TxGemma 的性能指标

这些模型的性能已在多种治疗相关任务上经过严格评估：

• 基准评测：27B 预测版表现卓越，在 66 项任务中的 64 项上超越或匹配此前最先进模型，并在 26 项任务上超过专用模型。
• 任务广度：在分类（如预测血脑屏障通透性）、回归（如估计药物结合亲和力）与生成任务（如从反应产物推断反应物集合）方面表现出色。

技术规格

其能力源自架构与训练方法的共同作用：

• 基础模型：基于 Google 的 Gemma 架构构建，TxGemma 采用仅解码器的 Transformer 模型，并针对文本生成任务进行了优化。
• 训练数据：使用包含 700 万个治疗示例的多样化数据集进行微调，提升在药物研发场景中的预测准确性。
• 计算效率：在性能与计算开销之间取得平衡，使不同资源条件的研究者均可使用。

从 Tx-LLM 到 TxGemma 的演进

这些模型是在前作 Tx-LLM 基础上的演进：

• 可访问性提升：尽管 Tx-LLM 获得了广泛关注，TxGemma 以更实用的规模开放模型，便于更广泛的采用与定制。
• 性能改进：TxGemma 在众多治疗相关任务上展现出更强的预测能力，可与专用模型相媲美。

TxGemma 的优势

在治疗学研发中采用这些模型可带来多重优势：

• 加速药物发现：通过准确预测治疗实体属性，TxGemma 可降低将新疗法推向市场的时间与成本。
• 开源可用性：作为开放模型，TxGemma 允许研究者基于特定数据集与任务进行微调与适配，促进创新与协作。
• 多样性：提供不同规模与版本的模型，覆盖从预测分析到会话式数据分析等广泛任务。

技术指标

其技术表现由多项指标加以体现：

• 参数效率：尽管规模各异，所有 TxGemma 模型均在复杂度与计算效率之间保持平衡，确保不同资源条件的用户均可使用。
• 指令微调：对话版融入通用指令微调数据，能够解释推理过程并参与复杂讨论，从而提升可解释性。

应用场景

其通用性使其可应用于治疗研发的各个阶段：

• 靶点识别：辅助定位新疗法的潜在生物学靶点。
• 药物属性预测：评估候选药物的潜在安全性、有效性与生物利用度。
• 临床试验结果预测：预判临床试验可能结果，助力优化试验设计与资源分配。

使用建议

为最大化收益：

• 微调：使用提供的 Colab 笔记本，结合自有数据对 TxGemma 进行微调，以提升特定应用的预测准确性。
• 与 Agentic 系统集成：将 TxGemma 集成进诸如 Agentic-Tx 的 Agentic 系统，以工具协同与推理能力相结合，解决复杂的多步骤研究问题。
• 采样参数优化：用于文本生成时，请合理配置采样参数（例如，temperature: 1.0，top-k: 64，top-p: 0.95）。

另请参阅 Grok 3 API

结语

Google AI 发布这些模型旨在改善我们的世界并提升效率。它们不仅是工具，更有助于在行业、语言与伦理层面推动发展。

人工智能为我们打开了新的视野。然而，在做出与此类技术相关的选择时，我们应始终将安全置于首位。充分利用 Google AI 的优势，将帮助我们以负责任的方式构建各类 AI 项目。

如何通过 CometAPI 调用 TxGemma API

1.登录 到 cometapi.com。如果您尚未成为我们的用户，请先注册。

2.获取接口的访问凭证 API Key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获得令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。

3. 获取本站的 URL：https://api.cometapi.com/

4. 选择 TxGemma 发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可从我们的网站 API 文档获取。我们的网站还提供 Apifox 测试以便于使用。

5. 处理 API 响应以获取生成的答案。发送 API 请求后，您将收到一个包含生成结果的 JSON 对象。