Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient
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
- Huazhong University of Science and Technology,Fudan University,Northwestern Polytechnical University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 24 April 2024
- Autoren
- Shujian Jiao, Bingxuan Li, Lei Wang, Xiaojin Zhang, Wei Chen, Jiajie Peng, Zhongyu Wei
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Basis-Modell
- ESM2-35M
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
- 35.8M
- Trainingsdaten
- 30,841,287 tokens
Table 2: 540601*367.01=198405973
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
- Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient Clustering
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient wurde veröffentlicht von Huazhong University of Science and Technology,Fudan University,Northwestern Polytechnical University, im Land aufgezeichnet als China, während April 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von ESM2-35M. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 30,841,287 Text-Tokens
Antworten
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient — Häufige Fragen
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient— 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.
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient— 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.
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 35.8M. 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.
Beyond ESM2: Graph-Enhanced Protein Sequence Modeling with Efficient— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Huazhong University of Science and Technology,Fudan University,Northwestern Polytechnical University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
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