RNA-DCGen
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
- Bangladesh University of Engineering and Technology,University of California Riverside
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Academia
- Χώρα
- India, United States of America
- Δημοσιευμένο
- 25 September 2024
- Συγγραφείς
- Haz Sameen Shahgir, Md. Rownok Zahan Ratul, Md Toki Tahmid, Khondker Salman Sayeed, Atif Rahman
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Biology
- Εργασία
- RNA sequence generation, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Βασικό μοντέλο
- BiRNA-BERT
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
- 117M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
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
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 2
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- RNA-DCGen: Dual Constrained RNA Sequence Generation with LLM-Attack
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
RNA-DCGen δημοσιεύθηκε από Bangladesh University of Engineering and Technology,University of California Riverside, στην χώρα καταγεγραμμένη ως India, κατά τη διάρκεια September 2024. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του rNA sequence generation, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από BiRNA-BERT. Αυτή είναι η συνηθισμένη διαδικασία παραγωγής ενός εξειδικευμένου μοντέλου.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Απαντήσεις
RNA-DCGen — κοινές ερωτήσεις
RNA-DCGen— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Bangladesh University of Engineering and Technology,University of California Riverside, βασισμένο σε India, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia.
RNA-DCGen— 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.
RNA-DCGen— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του rNA sequence generation, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
RNA-DCGen— 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.
RNA-DCGen— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
RNA-DCGen— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 117M. 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.
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.