TranceptEve
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
- University of Oxford,Harvard Medical School
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Publikováno
- 10 December 2022
- Autoři
- Pascal Notin, Lood Van Niekerk, Aaron W Kollasch, Daniel Ritter, Yarin Gal, Debora S. Marks
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Proteins, Protein pathogenicity prediction
- Základní model
- Tranception
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
https://www.pascalnotin.com/publication/trancepteve/
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Unknown
"Besides its broader application scope, it achieves state-of- the-art performance for mutation effects prediction, both in terms of correlation with experimental assays and with clinical annotations from ClinVar."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- TranceptEVE: Combining Family-specific and Family-agnostic Models of Protein Sequences for Improved Fitness Prediction
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
TranceptEve byl zveřejněn University of Oxford,Harvard Medical School, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během December 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol proteins, Protein pathogenicity prediction.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Tranception. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
TranceptEve — běžné otázky
TranceptEve— 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.
TranceptEve— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
TranceptEve— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
TranceptEve— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Oxford,Harvard Medical School, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako academia,Academia.
TranceptEve— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
TranceptEve— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol proteins, Protein pathogenicity prediction. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
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.