CPCProt
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
- University of Toronto
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- Canada
- Publicado
- 10 November 2020
- Autores
- Amy X. Lu, Haoran Zhang, Marzyeh Ghassemi, Alan Moses
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 or nucleotide language model (pLM/nLM)
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.
- parámetros
- 1.7M
- Datos de entrenamiento
- 2,963,049,428 tokens
- Épocas
- 19
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
- Citas
- 95
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Self-Supervised Contrastive Learning of Protein Representations By Mutual Information Maximization
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
CPCProt fue publicado por University of Toronto, en el país registrado como Canada, durante November 2020. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 2,963,049,428 tokens de texto
Respuestas
CPCProt — preguntas comunes
CPCProt— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.7M. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
CPCProt— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Toronto, basado en Canada, una organización categorizada como academia.
CPCProt— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2020. 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.
CPCProt— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.
CPCProt— ¿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.
CPCProt— ¿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.
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.