MLDD3UTRmRRNAS
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Ginkgo Bioworks
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 7 October 2024
- Autoři
- Alyssa Kramer Morrow, Ashley Thornal, Elise Duboscq Flynn, Emily Hoelzli, Meimei Shan, Gorkem Garipler, Rory Kirchner, Aniketh Janardhan Reddy, Sophia Tabchouri, Ankit Gupta, Jean-Baptiste Michel, Uri Laserson
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 44M
- Tréninková data
- tokens
TOKENS = 113,000 × 164 = 18532000
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- NVIDIA A100
- Použité čipy
- 1
- Příkon
- 433 W
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
"we’re making our generative model used for 3’ UTR design trained on genomic 3’ UTRs available via our API for $0.18 per 1M tokens." https://biopharma.ginkgo.bio/resources/white-papers/engineering-stable-mrna-insights-from-ml-driven-design-of-3-utrs
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 6
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- ML-driven design of 3’ UTRs for mRNA stability
- Naposledy aktualizováno
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
MLDD3UTRmRRNAS was published by Ginkgo Bioworks, in United States of America, in October 2024. The organisation is categorised as industry.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Odpovědi
MLDD3UTRmRRNAS — Časté dotazy
Who created MLDD3UTRmRRNAS?
MLDD3UTRmRRNAS was published by Ginkgo Bioworks, based in United States of America, categorised as industry.
When was MLDD3UTRmRRNAS released?
MLDD3UTRmRRNAS was published in October 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is MLDD3UTRmRRNAS used for?
MLDD3UTRmRRNAS works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run MLDD3UTRmRRNAS?
None. MLDD3UTRmRRNAS is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is MLDD3UTRmRRNAS open source?
No. MLDD3UTRmRRNAS has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does MLDD3UTRmRRNAS have?
MLDD3UTRmRRNAS has 44M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.