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**Note:** Check out my new, updated models: German_Semantic_V3 and V3b! This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 1024 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Special thanks to deepset for providing the model gBERT-large and also to Philip May for the Translation of the dataset and chats about the topic.

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This model is part of the **PeptideMTR** suite, to be released in a forthcoming paper. It is designed for multi-target biochemical property prediction. - **Architecture:** BERT-based Transformer - **Pretraining:** MLM-MTR - **Input:** SMILES string All models in this suite are designed for simplicity. For inference, the model accepts a SMILES string directly.

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This model is part of the **PeptideMTR** suite, to be released in a forthcoming paper. It is designed for multi-target biochemical property prediction. - **Architecture:** BERT-based Transformer - **Pretraining:** MLM - **Input:** SMILES string All models in this suite are designed for simplicity. For inference, the model accepts a SMILES string directly.

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This model is part of the **PeptideMTR** suite, to be released in a forthcoming paper. It is designed for multi-target biochemical property prediction. - **Architecture:** BERT-based Transformer - **Pretraining:** MLM - **Input:** SMILES string All models in this suite are designed for simplicity. For inference, the model accepts a SMILES string directly.

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1 M = 100万トークン・米ドル
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選び方とよくある質問
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オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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