GPTChem：利用GPT-3进行化学问题求解的开源项目

GPTChem：利用GPT-3进行化学问题求解的开源项目

gptchem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gptchem

GPTChem是一个开源项目，它使用GPT-3技术来求解化学问题。该项目主要使用Python编程语言，通过深度学习模型来辅助化学研究。

项目基础介绍

GPTChem项目旨在探索GPT-3模型在化学领域的应用潜力。目前，项目主要作为实验文档存在，并不直接作为库使用。项目团队计划将实验部分（包括一些复杂的依赖关系）逐步转移到独立的库中。GPTChem遵循MIT开源协议，鼓励广泛使用和贡献。

核心功能

GPTChem的核心功能是使用GPT-3模型对化学问题进行分类和预测。通过训练模型识别化学物质属性，如“过渡波长”，项目能够实现对未知化学物质特性的预测。具体的使用示例如下：

from gptchem.gpt_classifier import GPTClassifier
from gptchem.tuner import Tuner

classifier = GPTClassifier(property_name="transition wavelength", tuner=Tuner(n_epochs=8, learning_rate_multiplier=0.02, wandb_sync=False))
classifier.fit(["CC", "CDDFSS"], [0, 1])
predictions = classifier.predict(['CCCC', 'CCCCCCCC'])

上述代码展示了如何初始化分类器，使用已知数据进行训练，并对新的数据点进行预测。

最近更新功能

最近的项目更新主要集中在代码的优化和文档的完善上。具体更新内容包括：

• 优化了项目结构和依赖管理，提高了代码的可维护性和可扩展性。
• 更新了README文件，提供了更详细的安装指导和示例代码。
• 完善了项目文档，使得用户可以更方便地理解项目背景和使用方法。
• 通过GitHub Actions自动化了测试和构建过程，确保代码质量。

这些更新使得GPTChem项目更加成熟稳定，为化学研究者和开发者提供了有力的工具。

gptchem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gptchem