RiboCode
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Sun Yat-sen University,Rhegen Biotechnology,Chinese Academy of Sciences
- Organisationsart
- Academia,Industry,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 8 September 2024
- Autoren
- Yupeng Li, Fan Wang, Jiaqi Yang, Zirong Han, Linfeng Chen, Wenbing Jiang, Hao Zhou, Tong Li, Zehua Tang, Jianxiang Deng, Xin He, Gaofeng Zha, Jiekai Hu, Yong Hu, Linping Wu, Changyou Zhan, Caijun Sun, Yao He, Zhi Xie
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- RNA design
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
320 datasets × 10,000 mRNAs/dataset = 3,200,000 data points (3.2 × 10^6 data points)
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Deep Generative Optimization of mRNA Codon Sequences for Enhanced Protein Production and Therapeutic Efficacy
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
RiboCode wurde veröffentlicht von Sun Yat-sen University,Rhegen Biotechnology,Chinese Academy of Sciences, im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet rNA design.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
RiboCode — Häufige Fragen
RiboCode— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RiboCode— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von rNA design. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
RiboCode— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
RiboCode— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
RiboCode— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
RiboCode— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Sun Yat-sen University,Rhegen Biotechnology,Chinese Academy of Sciences, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Academia.
Die andere Richtung
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