CoPRA
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Tsinghua University,University College London (UCL),Monash University,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Země
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Australia
- Publikováno
- 21 August 2024
- Autoři
- Rong Han, Xiaohong Liu, Tong Pan, Jing Xu, Xiaoyu Wang, Wuyang Lan, Zhenyu Li, Zixuan Wang, Jiangning Song, Guangyu Wang, Ting Chen
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein-RNA binding affinity prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 1,966,080,310 tokens
Summary: 1. Chain pairs: 30,000 2. Poses per pair: 3 Total datapoints: 30,000 × 3 = 90,000 3. Tokens per datapoint: - Protein residues: 200 - RNA bases: 100 Total tokens per datapoint: 200 + 100 = 300 4. Final calculation: 90,000 datapoints × 300 tokens/datapoint = 27,000,000 tokens
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 4
- Příkon
- 3.2 kW
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 7
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- CoPRA: Bridging Cross-domain Pretrained Sequence Models with Complex Structures for Protein-RNA Binding Affinity Prediction
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
CoPRA byl zveřejněn Tsinghua University,University College London (UCL),Monash University,Beijing University of Posts and Telecommunications, v zemi zaznamenané jako China, během August 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein-RNA binding affinity prediction.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénink spotřeboval korpus kolem 1,966,080,310 tokeny textu
Odpovědi
CoPRA — běžné otázky
CoPRA— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
CoPRA— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
CoPRA— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
CoPRA— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Tsinghua University,University College London (UCL),Monash University,Beijing University of Posts and Telecommunications, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Academia.
CoPRA— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
CoPRA— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein-RNA binding affinity prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.