KeAP
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
- The University of Hong Kong,ByteDance,JancsiTech,OPPO HealthLab
- Organisationsart
- Academia,Industry,Industry,Industry
- Land
- Hong Kong, China
- Veröffentlicht
- 30 January 2023
- Autoren
- Hong-Yu Zhou, Yunxiang Fu, Zhicheng Zhang, Cheng Bian, Yizhou Yu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Proteins, 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
- 36,000,000 tokens
"ProteinKG25 (Zhang et al., 2022) provides a knowledge graph that consists of approximately five million triplets, with nearly 600k protein, 50k attribute terms, and 31 relation terms included" Assuming the relation and attribute terms are ~5 tokens and proteins are ~300 tokens 5000000*305=1525000000
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
- 11
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Protein Representation Learning via Knowledge Enhanced Primary Structure Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
KeAP wurde veröffentlicht von The University of Hong Kong,ByteDance,JancsiTech,OPPO HealthLab, im Land aufgezeichnet als Hong Kong, während January 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Industry,Industry,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet proteins, Protein representation learning.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingssatz lief auf etwa 36,000,000 Text-Tokens
Antworten
KeAP — Häufige Fragen
KeAP— 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.
KeAP— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
KeAP— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von The University of Hong Kong,ByteDance,JancsiTech,OPPO HealthLab, basiert auf Hong Kong, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Industry,Industry.
KeAP— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
KeAP— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von proteins, 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.
KeAP— 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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