TxGemma
TxGemma est une collection de modèles d'IA open source construits sur Gemma de Google DeepMind qui exploite les grands modèles de langage pour améliorer l'efficacité du développement thérapeutique en prédisant les propriétés des entités thérapeutiques tout au long du processus de découverte de médicaments.
https://developers.googleblog.com/en/introducing-txgemma-open-models-improving-therapeutics-development?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:May 9, 2025
Tendances du trafic mensuel de TxGemma
TxGemma a connu une croissance de 13,6% du trafic, atteignant 1,8M de visites. Cette croissance modérée pourrait être attribuée aux récentes mises à jour et annonces de Google, notamment le Kit de Développement d'Agents (ADK) et le protocole Agent2Agent (A2A), qui ont pu susciter un intérêt et un engagement accrus parmi les développeurs.
Qu'est-ce que TxGemma
TxGemma est la dernière initiative d'IA de Google axée sur la santé et le successeur open source de Tx-LLM, conçu spécifiquement pour le développement de médicaments et la recherche thérapeutique. Affiné à partir de Gemma 2 en utilisant 7 millions d'exemples d'entraînement, TxGemma est disponible en trois tailles (2B, 9B et 27B paramètres) et offre des capacités de prédiction et de conversation. Les modèles sont formés pour comprendre et analyser diverses modalités et cibles thérapeutiques, notamment les petites molécules, les protéines, les acides nucléiques, les maladies et les lignées cellulaires.
Caractéristiques principales de TxGemma
TxGemma est une collection de modèles d'IA ouverts construits sur la plateforme Gemma de Google DeepMind, spécialement conçus pour améliorer l'efficacité du développement de médicaments thérapeutiques. Mis au point avec 7 millions d'exemples d'entraînement, il est disponible en trois tailles (2B, 9B et 27B) et offre des capacités de prédiction et de conversation pour l'analyse des données thérapeutiques, la compréhension des structures moléculaires et la prédiction des propriétés des médicaments tout au long du processus de découverte.
Tailles de modèles multiples: Disponible en trois tailles de paramètres (2B, 9B et 27B), chacune offrant différents niveaux de capacité et d'exigences de calcul pour diverses tâches thérapeutiques
Modes de fonctionnalité double: Comprend à la fois des versions 'predict' pour des tâches thérapeutiques spécifiques et des versions 'chat' pour l'analyse conversationnelle et l'explication du raisonnement
Capacité de mise au point: Prend en charge la mise au point personnalisée sur des données propriétaires, permettant aux chercheurs d'adapter le modèle à leurs besoins spécifiques en matière de recherche thérapeutique
Intégration avec Agentic-Tx: Peut être intégré dans un système plus vaste avec 18 outils spécialisés pour les problèmes de recherche complexes, notamment la recherche PubMed et les outils d'analyse moléculaire
Cas d'utilisation de TxGemma
Prédiction des propriétés des médicaments: Prédiction des propriétés cruciales des composés thérapeutiques potentiels, telles que les niveaux de toxicité et la pénétration de la barrière hémato-encéphalique
Analyse des résultats des essais cliniques: Aider les chercheurs à prédire et à analyser les résultats potentiels des essais cliniques, réduisant ainsi le risque d'échec aux stades ultérieurs
Analyse de la structure moléculaire: Analyse et compréhension des structures moléculaires complexes et de leurs interactions pour le développement de médicaments
Optimisation du flux de travail de la recherche: Rationalisation du processus de découverte de médicaments en fournissant des informations et des recommandations basées sur l'IA pour les orientations de la recherche
Avantages
La nature open source permet la contribution et l'amélioration de la communauté
Solide performance par rapport aux modèles spécialisés à tâche unique
Architecture flexible prenant en charge les modes de prédiction et de conversation
Inconvénients
Les versions Chat présentent des performances légèrement réduites par rapport aux versions réservées à la prédiction
Nécessite des ressources de calcul importantes pour les modèles plus grands
Toujours limité par les défis généraux de l'IA dans la découverte de médicaments
Comment utiliser TxGemma
Accéder à TxGemma: Accédez à TxGemma via Vertex AI Model Garden ou les plateformes Hugging Face où les modèles sont disponibles
Choisir la taille du modèle: Sélectionnez parmi trois tailles disponibles (2B, 9B ou 27B paramètres) en fonction de vos besoins. Chaque taille a une version 'predict' pour des tâches spécifiques et des versions 'chat' (9B et 27B uniquement) pour les interactions conversationnelles
Inférence de base: Utilisez le notebook Colab d'inférence fourni par Google pour exécuter des prédictions de base sur des tâches thérapeutiques comme la toxicité des molécules, la classification ou les tâches de régression
Affiner pour des tâches personnalisées: Utilisez le notebook Colab d'affinage pour adapter TxGemma à vos données et tâches thérapeutiques spécifiques. Cela permet une personnalisation pour les besoins de recherche propriétaires
Implémenter des fonctionnalités conversationnelles: Pour les versions chat (9B et 27B), utilisez la capacité du modèle à expliquer le raisonnement et à engager des discussions à plusieurs tours sur les prédictions thérapeutiques
Utilisation avancée avec Agentic-Tx: Utilisez le notebook Colab Agentic-Tx pour implémenter des flux de travail plus complexes combinant TxGemma avec d'autres outils comme la recherche PubMed, les outils moléculaires et les outils de gènes/protéines
Valider les résultats: Testez les prédictions du modèle par rapport aux benchmarks connus et validez les résultats pour votre cas d'utilisation spécifique
Partager des commentaires: Contribuez à l'amélioration du modèle open source en partageant vos commentaires avec la communauté de développement
FAQ de TxGemma
TxGemma est une collection de modèles d'IA ouverts développés par Google, affinés à partir de Gemma 2, conçus pour améliorer l'efficacité du développement thérapeutique. Il est spécifiquement entraîné pour comprendre et prédire les propriétés des entités thérapeutiques tout au long du processus de découverte de médicaments.
Vidéo de TxGemma
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Analyses du site web de TxGemma
Trafic et classements de TxGemma
1.8M
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Classement mondial
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Classement par catégorie
Tendances du trafic : Feb 2025-Apr 2025
Aperçu des utilisateurs de TxGemma
00:00:33
Durée moyenne de visite
1.51
Pages par visite
73.42%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de TxGemma
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KR: 5.2%
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