CodonTransformer
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
- Vector Institute,University of Toronto,Université Paris Cité
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- Canada, France
- Veröffentlicht
- 13 September 2024
- Autoren
- Adibvafa Fallahpour, Vincent Gureghian, Guillaume J. Filion, Ariel B. Lindner, Amir Pandi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Codon optimization
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
- 89.6M
- Trainingsdaten
- 45,053,865 tokens
- Epochen
- 20
"total number of parameters to 89.6 million."
1,001,197 sequences × 300 tokens/sequence = 300359100
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 V100
- Verwendete Chips
- 16
- Stromverbrauch
- 9.5 kW
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
- CodonTransformer: a multispecies codon optimizer using context-aware neural networks
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
CodonTransformer wurde veröffentlicht von Vector Institute,University of Toronto,Université Paris Cité, im Land aufgezeichnet als Canada, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet codon optimization.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Der Trainingssatz lief auf etwa 45,053,865 Text-Tokens
Antworten
CodonTransformer — Häufige Fragen
CodonTransformer— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
CodonTransformer— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von codon optimization. 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.
CodonTransformer— 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.
CodonTransformer— 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.
CodonTransformer— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 89.6M. "total number of parameters to 89.6 million.". 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.
CodonTransformer— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Vector Institute,University of Toronto,Université Paris Cité, basiert auf Canada, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
Die andere Richtung
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