TxGemma

2025-03-25 · Éditeur : Google · Domaine : Intelligence Artificielle

Google publie TxGemma, une collection de modèles ouverts issus de Gemma 2 pour le développement thérapeutique : prédiction de propriétés de molécules et discussion conversationnelle, en tailles de 2, 9 et 27 milliards de paramètres.

Google publie TxGemma, une collection de modèles ouverts issus de Gemma 2 pour le développement thérapeutique : prédiction de propriétés de molécules et discussion conversationnelle, en tailles de 2, 9 et 27 milliards de paramètres. ### Ce qui change - Modèles affinés à partir de Gemma 2 sur 7 millions d'exemples d'entraînement, pour la prédiction et l'analyse conversationnelle de données thérapeutiques. - Trois tailles (2B, 9B, 27B), chacune avec une version « predict » pour des tâches étroites issues de Therapeutic Data Commons (par exemple prédire la toxicité d'une molécule). - Versions « chat » en 9B et 27B, capables d'expliquer leurs prédictions. - Le 27B predict égale ou dépasse Tx-LLM, le précédent modèle généraliste de Google, sur 64 des 66 tâches (45 victoires), selon le billet. - Agentic-Tx : système agentique thérapeutique propulsé par Gemini 2.0 Pro et doté de 18 outils. ### Caractéristiques - Base : Gemma 2. Modèles ouverts, adaptables à ses propres données. - Disponibilité : Hugging Face (d'après la couverture du billet). ### Tarifs Modèles ouverts, sans tarif d'usage propre. ### Benchmarks | Comparaison | Résultat | |---|---| | TxGemma 27B predict vs Tx-LLM | égal ou meilleur sur 64 tâches sur 66, meilleur sur 45 | Scores publiés par l'éditeur. ### À retenir Modèles spécialisés pour la recherche pharmaceutique. Ils s'adressent aux équipes de recherche, pas aux usages généralistes.

Tags : Open Source, LLM, Google, Gemma, Santé