2024年12月19日 · In this study, we introduce the DPA-2 architecture as a prototype for LAMs. Pre-trained on a diverse array of chemical and materials systems using a multi-task approach, DPA-2 demonstrates...

dpa-2模型是继dpa-1之后对dp系列模型的又一次全面升级： 一方面是DPA-2使用了多任务训练策略（multi-task training），可以同时使用DFT设置不同的多个数据集进行预训练，在对下游任务进行微调（finetune）时，模型的主干（将构型空间和化学空间的表示进行编码的部分 ...

2023年12月29日 · DPA-2 可以通过共享大部分网络参数、不同数据集使用不同 head 的方式，在任意多种来源的数据集上同时进行多任务训练，相比使用单一来源数据训练的模型，极大地扩展了其泛化能力和应用范围。

2023年12月24日 · In this study, we introduce the DPA-2 architecture as a prototype for LAMs. Pre-trained on a diverse array of chemical and materials systems using a multi-task approach, DPA-2 demonstrates superior generalization capabilities across multiple downstream tasks compared to the traditional single-task pre-training and fine-tuning methodologies.

In this study, we introduce the DPA-2 architecture as a prototype for LAMs. Pre-trained on a diverse array of chemical and materials systems using a multi-task approach, DPA-2 demonstrates...

2024年6月10日 · dpa-2 的提出是我们迈向“通用大原子模型”的重要一步。通过在多种数据集上的大规模多任务预训练，dpa-2 在各种下游应用体系展现出显著的迁移能力，极大地减少了所需数据量，从而很大程度上降低数据生产的成本。

关于DPA-2模型，主要的介绍在这篇文章： Notebook for DPA-2: Towards a universal large atomic model for molecular and material simulation. 2. 通过ASE调用DPA-2模型进行过渡态搜索. 首先将模型和反应数据复制到我们所在的目录下。 cp - r / bohr / dpa2model - msob / v2 /* ./ ├── p.xyz . ├── r.xyz . └── ts.xyz . 可以看到有一个训练好的模型和若干实例反应，接下来先安装一些后面数据处理所需的库。

论文提出了一个名为 DPA-2 的新型架构，用于构建 大型原子模型 （Large Atomic Model, LAM），并开发了一个全面的流程，用于模型的预训练、微调、蒸馏和应用，以及与之相关的自动工作流程。DPA-2 能够准确表示多种化学系统和材料，使得与传统方法相比，能够以 ...

The DPA-2 model implementation. See DPA-2 paper for more details. Training example: examples/water/dpa2/input_torch_medium.json , see README for inputs in different levels.

2024年11月25日 · PREFIX=/root/deepmd-kit Unpacking payload ... Notes: The off-line packages and conda packages require the GNU C Library 2.17 or above[1]. The GPU version requires …