sgRNAGen
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
- Beijing Institute of Technology
- Organisationsart
- Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 31 May 2024
- Autoren
- Yan Xia, Zeyu Liang, Xiaowen Du, Dengtian Cao, Jing Li, Lichao Sun, Yi-Xin Huo, Shuyuan Guo
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.
- Parameter
- 14.2M
- Trainingsdaten
- tokens
" with our model comprising 8 layers and 12 heads. " "The vocabulary of sgRNAGen encompasses383 seven tokens: A, T, C, G, and special tokens such as [PAD], [MASK], and [UNK]" "The hidden size386 was set as 384" 8 layers, 12 heads, vocab of 7, d_model of 384 d_head=384/12=32 Attention parameters: 12*(384*(2*32+32)+32*384)=589824 MLP = 384*4*384*2= 1179648 Total: 7*382+8*(589824+1179648)=14158450
"40,000 CRISPR-related129 RNA sequences have been utilized for training the sgRNAGen model" Generated test cases are 61 tokens, assuming this also applies to training data 40000*61=2440000
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
- Design nonrepetitive and diverse activity single-guide RNA by deep learning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
sgRNAGen wurde veröffentlicht von Beijing Institute of Technology, im Land aufgezeichnet als China, während May 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet rNA design.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
sgRNAGen — Häufige Fragen
sgRNAGen— 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.
sgRNAGen— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 14.2M. " with our model comprising 8 layers and 12 heads. " "The vocabulary of sgRNAGen encompasses383 seven tokens: A, T, C, G, and special tokens such as [PAD], [MASK], and [UNK]" "The hidden size386 was set as 384" 8 layers, 12 heads, vocab of 7, d_model of 384 d_head=384/12=32 Attention parameters: 12*(384*(2*32+32)+32*384)=589824 MLP = 384*4*384*2= 1179648 Total: 7*382+8*(589824+1179648)=14158450. 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.
sgRNAGen— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Beijing Institute of Technology, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia.
sgRNAGen— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
sgRNAGen— 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.
sgRNAGen— 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.
Die andere Richtung
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