JURA Bio Model
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
- JURA Bio,New York University (NYU),Harvard Medical School,Columbia University
- Typ organizace
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 13 September 2024
- Autoři
- Eli N. Weinstein, Mattia G. Gollub, Andrei Slabodkin, Cameron L. Gardner, Kerry Dobbs, Xiao-Bing Cui, Alan N. Amin, George M. Church
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein generation, Proteins, 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
- 4,395,000,000 tokens
293,000,000 sequences * 15 tokens/sequence = 4,395,000,000 tokens (~4.4 billion tokens) Derived from: Observed Antibody Space database with 325,596,608 sequences, 90% training split (293M), avg sequence length 15 amino acids.
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Manufacturing-Aware Generative Model Architectures Enable Biological Sequence Design and Synthesis at Petascale
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
JURA Bio Model byl zveřejněn JURA Bio,New York University (NYU),Harvard Medical School,Columbia University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 4,395,000,000 tokeny textu
Odpovědi
JURA Bio Model — běžné otázky
JURA Bio Model— 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.
JURA Bio Model— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
JURA Bio Model— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností JURA Bio,New York University (NYU),Harvard Medical School,Columbia University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia,Academia.
JURA Bio Model— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
JURA Bio Model— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
JURA Bio Model— 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.
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.