RESP AI
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου είναι OPEN, αλλά κανένας αριθμός παραμέτρων δεν έχει δημοσιευθεί γι' αυτό. Κάθε FIGURE μνήμης και ταχύτητας ξεκινά από αυτόν τον αριθμό, οπότε θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα παρά μια κατασκευασμένη εκτίμηση..
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
- University of California San Diego
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 28 January 2023
- Συγγραφείς
- Jonathan Parkinson, Ryan Hard, Wei Wang
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Biology
- Εργασία
- Drug discovery, Proteins
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.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
- Εποχές
- 8
"The end result of this process was thus a library of roughly 6 million sequences, half of which are human B-cell receptors and the other half of which are not. The autoencoder model is thus trained both to encode an input sequence and to embed information about typical features observed in true antibody sequences. The autoencoder was implemented using the PyTorch library in Python 3.6.9 and trained on the full 6 million sequence dataset until convergence." sequence length: 132 (amino acids) 6…
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open source
"The code used in this study is available online at https://github.com/ Wang-lab-UCSD/RESP (https://doi.org/10.5281/zenodo.7508853), together with instructions on how to reproduce all key computational experiments."
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- The RESP AI model accelerates the identification of tight-binding antibodies
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
RESP AI δημοσιεύθηκε από University of California San Diego, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια January 2023. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του drug discovery, Proteins.
Τα ανοιχτά βάρη είναι αυτά που τοποθετούν αυτή τη σελίδα στον υπολογιστή αντί να είναι μόνο στον κατάλογο: είναι ένα μοντέλο που μπορείς να κρατήσεις πραγματικά.
Απαντήσεις
RESP AI — κοινές ερωτήσεις
RESP AI— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε January 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
RESP AI— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του drug discovery, Proteins. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
RESP AI— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.
RESP AI— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Δεν μπορούμε να πούμε. Έχει OPEN WEIGHTS, αλλά δεν έχει δημοσιευτεί καμία μέτρηση παραμέτρων για αυτό, και όλοι οι υπολογισμοί ΜΝΗΜΗΣ και ταχύτητας ξεκινούν από αυτόν τον αριθμό. Θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα από το να δώσουμε μια κατασκευασμένη εκτίμηση.
RESP AI— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
RESP AI— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
RESP AI— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από University of California San Diego, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
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.