AminoBert
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
- Harvard Medical School,Nabla Bio,Columbia University
- Tipo de organización
- Academia,Industry,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 3 October 2022
- Autores
- Ratul Chowdhury, Nazim Bouatta, Surojit Biswas, Christina Floristean, Anant Kharkar, Koushik Roy, Charlotte Rochereau, Gustaf Ahdritz, Joanna Zhang, George M. Church, Peter K. Sorger, Mohammed AlQuraishi
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 folding prediction
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.
- Datos de entrenamiento
- 78,000,000,000 tokens
260,000,000 sequences × 300 tokens/sequence = 78,000,000,000 tokens (7.8 × 10¹⁰)
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Hosted access (no API)
- Código de entrenamiento
- Open (non-commercial)
RGN2 is available freely as a standalone tool from https://github.com/aqlaboratory/rgn2. Users can make structure predictions using a Python3-based web user interface by uploading the protein sequence in FASTA format (https://colab.research.google.com/github/aqlaboratory/rgn2/blob/master/rgn2_prediction.ipynb). no clear license
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
- Likely
- Citas
- 343
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Single-sequence protein structure prediction using a language model and deep learning
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
AminoBert was published by Harvard Medical School,Nabla Bio,Columbia University, in United States of America, in October 2022. The organisation is categorised as academia,Industry,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein folding prediction.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Qué se utilizó para construirlo
Around 78,000,000,000 tokens went into training it.
Respuestas
AminoBert — Preguntas frecuentes
How many parameters does AminoBert have?
No parameter count has been published for AminoBert, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created AminoBert?
AminoBert was published by Harvard Medical School,Nabla Bio,Columbia University, based in United States of America, categorised as academia,Industry,Academia.
When was AminoBert released?
AminoBert was published in October 2022. 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 AminoBert used for?
AminoBert works in Biology, and is recorded as handling protein folding prediction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run AminoBert?
None. AminoBert 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 AminoBert open source?
No. AminoBert has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
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.