PLUS-RNN
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
- Seoul National University,LG AI Research,NAVER,Kangwon National University
- Typ organizace
- Academia,Industry,Industry,Academia
- Země
- Korea (Republic of)
- Publikováno
- 3 September 2021
- Autoři
- Seonwoo Min, Seunghyun Park, Siwon Kim, Hyun-Soo Choi, Byunghan Lee, Sungroh Yoon
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
14,670,860 protein sequences × 150 amino acids/sequence = 2.2 billion datapoints (2.2 × 10^9 total tokens)
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 69
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Pre-Training of Deep Bidirectional Protein Sequence Representations With Structural Information
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
PLUS-RNN byl zveřejněn Seoul National University,LG AI Research,NAVER,Kangwon National University, v zemi zaznamenané jako Korea (Republic of), během September 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry,Industry,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Odpovědi
PLUS-RNN — běžné otázky
PLUS-RNN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PLUS-RNN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
PLUS-RNN— 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.
PLUS-RNN— 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.
PLUS-RNN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
PLUS-RNN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Seoul National University,LG AI Research,NAVER,Kangwon National University, zakládající se na Korea (Republic of), organizace zařazená jako academia,Industry,Industry,Academia.
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.