BioNeMo est fourni avec trois LLM pré-entraînés. MegaMolBART est un modèle de chimie générative entraîné sur 1,4 milliard de molécules (chaînes SMILES) et pouvant être utilisé pour une grande variété d’applications de cheminformatique.

Les modèles ProtT5 et ESM1-85M sont des modèles de langage protéique basés sur des transformateurs qui peuvent être utilisés pour générer des intégrations apprises pour des tâches telles que la structure protéique et la prédiction de propriétés.

BioNeMo permet aux développeurs de déployer des LLM avec des milliards et des billions de paramètres. Les modèles actuels de langage protéique contiennent des milliards de paramètres qui nécessitent une infrastructure de calcul intensif pour l’inférence sur un vaste espace chimique. La mise à l’échelle dynamique des ressources dans le Cloud permet aux pipelines d’inférence LLM de s’adapter automatiquement aux demandes de calcul.

BioNeMo facilite la mise en service de modèles pré-entraînés, de téléchargeurs automatiques et de préprocesseurs pour les bases de données UniRef50 et ZINC. Divers modèles, intégrations et sorties peuvent être combinés pour rassembler des données multimodales grâce à des apprenants structurés non supervisés. Le pré-entraînement non supervisé élimine également la nécessité de l’étiquetage des données, ce qui permet de lancer une génération plus avancée d’intégrations savantes pour prédire la structure protéique, la fonction, l’emplacement cellulaire, l’hydrosolubilité, l’aspect membranaire, les régions conservées et variables, et bien plus encore.