TxGemma
TxGemma是建立在Google DeepMind的Gemma上的一系列开放AI模型，它利用大型语言模型通过预测药物发现过程中治疗实体的属性来提高治疗开发效率。
https://developers.googleblog.com/en/introducing-txgemma-open-models-improving-therapeutics-development?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年05月09日
TxGemma 月度流量趋势
TxGemma 的流量增长了13.6%，达到180万次访问。这种适度增长可能归因于谷歌最近的更新和公告，包括代理开发工具包（ADK）和代理对代理（A2A）协议，这可能增加了开发者的兴趣和参与度。
什么是 TxGemma
TxGemma是谷歌最新的以医疗保健为重点的AI计划，也是Tx-LLM的开放继承者，专门为药物开发和治疗研究而设计。TxGemma使用700万个训练示例从Gemma 2进行微调，有三种尺寸（2B、9B和27B参数），并提供预测和对话功能。这些模型经过训练，可以理解和分析各种治疗方式和靶点，包括小分子、蛋白质、核酸、疾病和细胞系。
TxGemma 的主要功能
TxGemma 是一系列基于 Google DeepMind 的 Gemma 平台构建的开放 AI 模型，专门用于提高治疗药物的开发效率。它经过 700 万个训练样本的微调，有三种尺寸（2B、9B 和 27B），并提供预测和对话功能，用于分析治疗数据、理解分子结构以及预测整个发现过程中的药物特性。
多种模型尺寸: 提供三种参数尺寸（2B、9B 和 27B），每种尺寸都为各种治疗任务提供不同级别的能力和计算要求
双重功能模式: 包括用于特定治疗任务的“预测”版本和用于对话分析和推理说明的“聊天”版本
微调能力: 支持在专有数据上进行自定义微调，使研究人员能够根据其特定的治疗研究需求调整模型
与 Agentic-Tx 集成: 可以集成到具有 18 种专门工具的更大系统中，以解决复杂的研究问题，包括 PubMed 搜索和分子分析工具
TxGemma 的使用场景
药物性质预测: 预测潜在治疗化合物的关键性质，例如毒性水平和血脑屏障穿透性
临床试验结果分析: 帮助研究人员预测和分析临床试验的潜在结果，从而降低后期阶段的失败风险
分子结构分析: 分析和理解复杂的分子结构及其相互作用，以进行药物开发
研究工作流程优化: 通过提供 AI 驱动的见解和研究方向建议，简化药物发现过程
优点
开源性质允许社区贡献和改进
与专门的单任务模型相比，性能强劲
灵活的架构，支持预测和对话模式
缺点
与仅预测版本相比，聊天版本的性能略有下降
较大的模型需要大量的计算资源
仍然受到 AI 在药物发现中面临的普遍挑战的限制
如何使用 TxGemma
访问TxGemma: 通过Vertex AI模型花园或Hugging Face平台访问TxGemma，这些平台上提供了这些模型
选择模型大小: 根据您的需求，从三种可用的大小（2B、9B或27B参数）中进行选择。每种大小都有一个用于特定任务的\"预测\"版本，以及用于对话交互的\"聊天\"版本（仅9B和27B）
基本推理: 使用谷歌提供的推理Colab笔记本，对治疗任务（如分子毒性、分类或回归任务）运行基本预测
针对自定义任务进行微调: 使用微调Colab笔记本，使TxGemma适应您的特定治疗数据和任务。这允许为专有研究需求进行定制
实施对话功能: 对于聊天版本（9B和27B），利用模型解释推理的能力，并参与关于治疗预测的多轮讨论
使用Agentic-Tx的高级用法: 使用Agentic-Tx Colab笔记本，实施更复杂的工作流程，将TxGemma与其他工具（如PubMed搜索、分子工具和基因/蛋白质工具）结合使用
验证结果: 针对已知的基准测试模型的预测，并验证您的特定用例的结果
分享反馈: 通过与开发社区分享反馈，为改进开放模型做出贡献
TxGemma 常见问题
TxGemma是由谷歌开发的开放AI模型集合，从Gemma 2微调而来，旨在提高治疗开发的效率。它经过专门训练，可以理解和预测药物发现过程中治疗实体的属性。
TxGemma 网站分析
TxGemma 流量和排名
1.8M
每月访问量
-
全球排名
-
类别排名
流量趋势：Feb 2025-Apr 2025
TxGemma 用户洞察
00:00:33
平均访问时长
1.51
每次访问页数
73.42%
用户跳出率
TxGemma 的热门地区
US: 25.51%
IN: 10.44%
VN: 5.24%
KR: 5.2%
JP: 3.25%
Others: 50.36%
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