ProteinINR
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
- Kakao
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 16 January 2024
- Autoren
- Youhan Lee, Hasun Yu, Jaemyung Lee, Jaehoon Kim
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein representation learning
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
Calculation: 16,384 x 906,458 = 14,879,754,112 ≈ 1.5e10 data points Additional calculation: 300 x 906,458 = 272,000,000 points (sequence data) Final estimate: 1.5e10 data points (dominated by structural data)
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 20
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Pre-training Sequence, Structure, and Surface Features for Comprehensive Protein Representation Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
ProteinINR wurde veröffentlicht von Kakao, im Land aufgezeichnet als Korea (Republic of), während January 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein representation learning.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
ProteinINR — Häufige Fragen
ProteinINR— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ProteinINR— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein representation learning. 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.
ProteinINR— 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.
ProteinINR— 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.
ProteinINR— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
ProteinINR— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Kakao, basiert auf Korea (Republic of), eine als kategorisierte Organisation industry.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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