RiboCode
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Sun Yat-sen University,Rhegen Biotechnology,Chinese Academy of Sciences
- Tipo de Organización
- Academia,Industry,Academia
- País
- China
- Publicado
- 8 September 2024
- Autores
- Yupeng Li, Fan Wang, Jiaqi Yang, Zirong Han, Linfeng Chen, Wenbing Jiang, Hao Zhou, Tong Li, Zehua Tang, Jianxiang Deng, Xin He, Gaofeng Zha, Jiekai Hu, Yong Hu, Linping Wu, Changyou Zhan, Caijun Sun, Yao He, Zhi Xie
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- RNA design
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
320 datasets × 10,000 mRNAs/dataset = 3,200,000 data points (3.2 × 10^6 data points)
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Deep Generative Optimization of mRNA Codon Sequences for Enhanced Protein Production and Therapeutic Efficacy
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
RiboCode fue publicado por Sun Yat-sen University,Rhegen Biotechnology,Chinese Academy of Sciences, en el país registrado como China, durante September 2024. La organización editora está clasificada como academia,Industry,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de rNA design.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
RiboCode — preguntas comunes
RiboCode— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
RiboCode— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de rNA design. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
RiboCode— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
RiboCode— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
RiboCode— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
RiboCode— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Sun Yat-sen University,Rhegen Biotechnology,Chinese Academy of Sciences, basado en China, una organización categorizada como academia,Industry,Academia.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.