DualNetGO
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
- Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Hong Kong
- Veröffentlicht
- 3 July 2024
- Autoren
- Zhuoyang Chen, Qiong Luo
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein function prediction
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.
- Parameter
- 82M
- Trainingsdaten
- tokens
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Verwendete Chips
- 1
- Stromverbrauch
- 380 W
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
- DualNetGO: A Dual Network Model for Protein Function Prediction via Effective Feature Selection
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
DualNetGO wurde veröffentlicht von Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), im Land aufgezeichnet als Hong Kong, während July 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein function prediction.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
DualNetGO — Häufige Fragen
DualNetGO— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DualNetGO— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein function prediction. 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.
DualNetGO— 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.
DualNetGO— 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.
DualNetGO— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 82M. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
DualNetGO— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), basiert auf Hong Kong, eine als kategorisierte Organisation academia.
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