µFormer
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Microsoft Research AI for Science
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 5 September 2024
- Autores
- Haoran Sun, Liang He, Pan Deng, Guoqing Liu, Haiguang Liu, Chuan Cao, Fusong Ju, Lijun Wu, Tao Qin, Tie-Yan Liu
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Protein design
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 670M
- Datos de entrenamiento
- 1,350,000,000 tokens
30,000,000 proteins × 300 amino acids/protein = 9,000,000,000 datapoints Total datapoints: 9.0e9
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Accelerating protein engineering with fitness landscape modeling and reinforcement learning
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
µFormer was published by Microsoft Research AI for Science, in United States of America, in September 2024. It comes out of industry.
It works in Biology, and is recorded as doing protein design.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Qué se utilizó para construirlo
The training set ran to roughly 1,350,000,000 tokens.
Respuestas
µFormer — Preguntas frecuentes
How many parameters does µFormer have?
µFormer has 670M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created µFormer?
µFormer was published by Microsoft Research AI for Science, based in United States of America, categorised as industry.
When was µFormer released?
µFormer was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is µFormer used for?
µFormer works in Biology, and is recorded as handling protein design. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run µFormer?
None. µFormer is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is µFormer open source?
The licensing for µFormer was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.