| --- |
| base_model: |
| - DeepChem/ChemBERTa-10M-MLM |
| pipeline_tag: feature-extraction |
| tags: |
| - chemistry |
| datasets: |
| - zpn/zinc20 |
| --- |
| |
| Репозиторий к докладу "Физическое информирование фундаментальных языковых моделей в химии через многозадачную регрессию" |
|
|
| Содержимое репозитория |
|
|
| - `train_model.py`: скрипт обучения модели, гиперпараметры обучения задаются в параметрах скрипта |
|
|
| - `test_model.py`: скрипт валидации модели, тестирующий модель на заданных бенчмарках |
|
|
| - `models/`: |
|
|
| - `models/model_mtr_{x}_mlm_{y}.pth`: чекпоинт с весами одной из 15 моделей где числа `x` и `y` соотносятся весам MTR и MLM функций потерь соответственно |
|
|
| - `support/`: |
|
|
| - `support/*.csv`: файлы с датасетами для тестирования моделей |
| - `support/normalization_params.pth`: нормализационные параметры для rdkit дескрипторов |
| - `support/smiles_10k.txt`: пример датасета (первые 640k молекул из ZINC20) |
|
|
|
|
