CPDiffusion

Κλειστές βαρύτητες Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab 4M παράμετροι September 2024

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab
Τύπος οργανισμού
Academia,Academia,Academia,Academia
Χώρα
China, Australia, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Δημοσιευμένο
10 September 2024
Συγγραφείς
Bingxin Zhou, Lirong Zheng, Banghao Wu, Kai Yi, Bozitao Zhong, Yang Tan, Qian Liu, Pietro Liò, Liang Hong

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Biology
Εργασία
Protein design

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
4M

CPDiffusion trains a denoising diffusion model with 4 million learnable parameters from natural protein structures.

Δεδομένα εκπαίδευσης
6,207,900 tokens

CATH: 20,000 × 250 = 5,000,000 pAgo: 694 × 800 = 555,200 Total: 5,000,000 + 555,200 = 5,555,200 ≈ 5.6 × 10^6 datapoints

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Confident
Παραπομπές
1

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

CPDiffusion δημοσιεύθηκε από Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια September 2024. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia,Academia,Academia,Academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του protein design.

Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 6,207,900 κωδικοί κειμένου

Απαντήσεις

CPDiffusion — κοινές ερωτήσεις

01

CPDiffusion— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του protein design. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

02

CPDiffusion— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

03

CPDiffusion— είναι ανοιχτού κώδικα;

Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.

04

CPDiffusion— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 4M. CPDiffusion trains a denoising diffusion model with 4 million learnable parameters from natural protein structures. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

05

CPDiffusion— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia,Academia,Academia.

06

CPDiffusion— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε September 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.