TxGemma
TxGemma ist eine Sammlung offener KI-Modelle, die auf Google DeepMinds Gemma aufbauen und große Sprachmodelle nutzen, um die Effizienz der Therapieentwicklung zu verbessern, indem sie Eigenschaften therapeutischer Einheiten während des gesamten Arzneimittelentdeckungsprozesses vorhersagen.
https://developers.googleblog.com/en/introducing-txgemma-open-models-improving-therapeutics-development?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
TxGemma Monatliche Traffic-Trends
TxGemma erreichte 1,8 Millionen Besuche mit einem Wachstum von 13,6% bei den Besucherzahlen. Dieses moderate Wachstum könnte auf die Ankündigungen des Agent Development Kit (ADK) und des Model Context Protocol (MCP) auf der Google Cloud Next 2025 zurückzuführen sein, die wahrscheinlich das Interesse und Engagement der Entwickler gesteigert haben.
Was ist TxGemma
TxGemma ist Googles neueste KI-Initiative mit Fokus auf das Gesundheitswesen und der offene Nachfolger von Tx-LLM, der speziell für die Medikamentenentwicklung und therapeutische Forschung entwickelt wurde. TxGemma wurde von Gemma 2 mit 7 Millionen Trainingsbeispielen feinabgestimmt und ist in drei Größen (2B, 9B und 27B Parameter) erhältlich. Es bietet sowohl Vorhersage- als auch Konversationsfähigkeiten. Die Modelle sind darauf trainiert, verschiedene therapeutische Modalitäten und Ziele zu verstehen und zu analysieren, darunter kleine Moleküle, Proteine, Nukleinsäuren, Krankheiten und Zelllinien.
Hauptfunktionen von TxGemma
TxGemma ist eine Sammlung offener KI-Modelle, die auf der Gemma-Plattform von Google DeepMind aufbauen und speziell entwickelt wurden, um die Effizienz der Entwicklung therapeutischer Medikamente zu verbessern. Es wurde mit 7 Millionen Trainingsbeispielen feinabgestimmt, ist in drei Größen (2B, 9B und 27B) erhältlich und bietet sowohl Vorhersage- als auch Konversationsfunktionen zur Analyse therapeutischer Daten, zum Verständnis molekularer Strukturen und zur Vorhersage von Arzneimitteleigenschaften während des gesamten Entdeckungsprozesses.
Mehrere Modellgrößen: Erhältlich in drei Parametergrößen (2B, 9B und 27B), die jeweils unterschiedliche Leistungsstufen und Rechenanforderungen für verschiedene therapeutische Aufgaben bieten
Duale Funktionalitätsmodi: Enthält sowohl \'Predict\'-Versionen für bestimmte therapeutische Aufgaben als auch \'Chat\'-Versionen für die Konversationsanalyse und Erläuterung der Argumentation
Feinabstimmungsfähigkeit: Unterstützt die benutzerdefinierte Feinabstimmung auf proprietären Daten, sodass Forscher das Modell an ihre spezifischen therapeutischen Forschungsbedürfnisse anpassen können
Integration mit Agentic-Tx: Kann in ein größeres System mit 18 spezialisierten Tools für komplexe Forschungsprobleme integriert werden, darunter PubMed-Suche und molekulare Analysetools
Anwendungsfälle von TxGemma
Vorhersage von Arzneimitteleigenschaften: Vorhersage wichtiger Eigenschaften potenzieller therapeutischer Verbindungen, wie z. B. Toxizitätswerte und Blut-Hirn-Schranken-Penetration
Analyse der Ergebnisse klinischer Studien: Unterstützung von Forschern bei der Vorhersage und Analyse potenzieller Ergebnisse klinischer Studien, wodurch das Risiko des Scheiterns in späteren Phasen verringert wird
Analyse der Molekularstruktur: Analyse und Verständnis komplexer Molekularstrukturen und ihrer Wechselwirkungen für die Arzneimittelentwicklung
Optimierung des Forschungsablaufs: Rationalisierung des Arzneimittelentdeckungsprozesses durch Bereitstellung von KI-gestützten Erkenntnissen und Empfehlungen für Forschungsrichtungen
Vorteile
Die Open-Source-Natur ermöglicht Community-Beiträge und -Verbesserungen
Starke Leistung im Vergleich zu spezialisierten Single-Task-Modellen
Flexible Architektur, die sowohl Vorhersage- als auch Konversationsmodi unterstützt
Nachteile
Chat-Versionen zeigen eine geringfügig reduzierte Leistung im Vergleich zu reinen Vorhersageversionen
Erfordert erhebliche Rechenressourcen für größere Modelle
Ist immer noch durch die allgemeinen Herausforderungen der KI in der Arzneimittelentdeckung begrenzt
Wie verwendet man TxGemma
Zugriff auf TxGemma: Greifen Sie auf TxGemma entweder über den Vertex AI Model Garden oder die Hugging Face-Plattformen zu, wo die Modelle verfügbar sind
Modellgröße auswählen: Wählen Sie basierend auf Ihren Anforderungen aus drei verfügbaren Größen (2B, 9B oder 27B Parameter). Jede Größe verfügt über eine \'predict\'-Version für spezifische Aufgaben und \'chat\'-Versionen (nur 9B und 27B) für Konversationsinteraktionen
Grundlegende Inferenz: Verwenden Sie das von Google bereitgestellte Inferenz-Colab-Notebook, um grundlegende Vorhersagen für therapeutische Aufgaben wie Molekültoxizität, Klassifizierung oder Regressionsaufgaben auszuführen
Feinabstimmung für benutzerdefinierte Aufgaben: Verwenden Sie das Feinabstimmungs-Colab-Notebook, um TxGemma an Ihre spezifischen therapeutischen Daten und Aufgaben anzupassen. Dies ermöglicht die Anpassung an proprietäre Forschungsbedürfnisse
Implementierung von Konversationsfunktionen: Nutzen Sie für die Chat-Versionen (9B und 27B) die Fähigkeit des Modells, Begründungen zu erläutern und sich an mehrstufigen Diskussionen über therapeutische Vorhersagen zu beteiligen
Erweiterte Nutzung mit Agentic-Tx: Verwenden Sie das Agentic-Tx Colab-Notebook, um komplexere Workflows zu implementieren, die TxGemma mit anderen Tools wie PubMed-Suche, molekularen Tools und Gen-/Protein-Tools kombinieren
Ergebnisse validieren: Testen Sie die Vorhersagen des Modells anhand bekannter Benchmarks und validieren Sie die Ergebnisse für Ihren spezifischen Anwendungsfall
Feedback teilen: Tragen Sie zur Verbesserung des offenen Modells bei, indem Sie Feedback mit der Entwicklungsgemeinschaft teilen
TxGemma FAQs
TxGemma ist eine Sammlung offener KI-Modelle, die von Google entwickelt und von Gemma 2 verfeinert wurden, um die Effizienz der therapeutischen Entwicklung zu verbessern. Es wurde speziell darauf trainiert, die Eigenschaften therapeutischer Einheiten während des gesamten Arzneimittelentwicklungsprozesses zu verstehen und vorherzusagen.
TxGemma Video
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Analyse der TxGemma Website
TxGemma Traffic & Rankings
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Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Feb 2025-Apr 2025
TxGemma Nutzereinblicke
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