Genesis

Ανοιχτά βάρη Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design October 2024

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
Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design
Τύπος οργανισμού
Academia,Academia,Academia,Industry
Χώρα
Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
Δημοσιευμένο
8 October 2024
Συγγραφείς
Zander Harteveld, Alexandra Van Hall-Beauvais, Irina Morozova, Joshua Southern, Casper Goverde, Sandrine Georgeon, Stéphane Rosset, Michëal Defferrard, Andreas Loukas, Pierre Vandergheynst, Michael M. Bronstein, Bruno E. Correia

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.

Δεδομένα εκπαίδευσης
35,435 tokens

Pre-training: In total, we created a total of 40726 pairs Main training: This resulted in a total of 35435 sketch – native domain pairs. Total pairs: 76161 Prediction targets: probability distributions for 4 values per pair. (35435+40726)*4=304644

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 training and test data can be downloaded at https://zenodo.org/records/10622407 The Genesis code and trained weights can be downloaded at https://github.com/zanderharteveld/genesis (MIT license)

Πώς ταξινομείται

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

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Likely
Παραπομπές
4

Πηγές

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

Αναφορά
Exploring “dark-matter” protein folds using deep learning
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

Genesis δημοσιεύθηκε από Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Switzerland, κατά τη διάρκεια October 2024. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia,Academia,Academia,Industry.

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

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση.

Πώς εκπαιδεύτηκε

Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 35,435 κωδικοί κειμένου

Απαντήσεις

Genesis — κοινές ερωτήσεις

01

Genesis— 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

Genesis— 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.

03

Genesis— 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.

04

Genesis— 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.

05

Genesis— πόσες παραμέτρους έχει;

Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.

06

Genesis— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design, βασισμένο σε Switzerland, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia,Academia,Industry.

07

Genesis— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε October 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.