BetterBodies
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- University of Freiburg,Collaborative Research Institute Intelligent Oncology ,BrainLinks-BrainTools
- Type d'organisation
- Academia,Research collective,Academia
- Pays
- Germany
- Publié
- 9 September 2024
- Auteurs
- Yannick Vogt, Mehdi Naouar, Maria Kalweit, Christoph Cornelius Miething, Justus Duyster, Joschka Boedecker, Gabriel Kalweit
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Protein design
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 30,283 tokens
- Époques
- 700
New estimate: 2753*11=30283 Total sequences: 2,500 + 2,753 + 2,167 = 7,420 Data points = 7,420 sequences × 11 residues/sequence = 81,620 data points Final estimate: 81,620
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- BETTERBODIES: Reinforcement Learning Guided Diffusion for Antibody Sequence Design
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
BetterBodies a été publié par University of Freiburg,Collaborative Research Institute Intelligent Oncology ,BrainLinks-BrainTools, dans le pays enregistré comme Germany, durant September 2024. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Research collective,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein design.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Comment il a été entraîné
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 30,283 jetons de texte
Réponses
BetterBodies — questions courantes
BetterBodies— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein design. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
BetterBodies— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
BetterBodies— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
BetterBodies— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
BetterBodies— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Freiburg,Collaborative Research Institute Intelligent Oncology ,BrainLinks-BrainTools, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme academia,Research collective,Academia.
BetterBodies— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.