CoPRA
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
- Tsinghua University,University College London (UCL),Monash University,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Pays
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Australia
- Publié
- 21 August 2024
- Auteurs
- Rong Han, Xiaohong Liu, Tong Pan, Jing Xu, Xiaoyu Wang, Wuyang Lan, Zhenyu Li, Zixuan Wang, Jiangning Song, Guangyu Wang, Ting Chen
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-RNA binding affinity prediction
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
- 1,966,080,310 tokens
Summary: 1. Chain pairs: 30,000 2. Poses per pair: 3 Total datapoints: 30,000 × 3 = 90,000 3. Tokens per datapoint: - Protein residues: 200 - RNA bases: 100 Total tokens per datapoint: 200 + 100 = 300 4. Final calculation: 90,000 datapoints × 300 tokens/datapoint = 27,000,000 tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
- Chips utilisés
- 4
- Consommation d'énergie
- 3.2 kW
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
- Likely
- Citations
- 7
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- CoPRA: Bridging Cross-domain Pretrained Sequence Models with Complex Structures for Protein-RNA Binding Affinity Prediction
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
CoPRA a été publié par Tsinghua University,University College London (UCL),Monash University,Beijing University of Posts and Telecommunications, dans le pays enregistré comme China, durant August 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein-RNA binding affinity prediction.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 1,966,080,310 jetons de texte
Réponses
CoPRA — questions courantes
CoPRA— 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.
CoPRA— 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.
CoPRA— 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.
CoPRA— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tsinghua University,University College London (UCL),Monash University,Beijing University of Posts and Telecommunications, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia.
CoPRA— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 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.
CoPRA— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein-RNA binding affinity prediction. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.