sgRNAGen
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
- Beijing Institute of Technology
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- China
- Publié
- 31 May 2024
- Auteurs
- Yan Xia, Zeyu Liang, Xiaowen Du, Dengtian Cao, Jing Li, Lichao Sun, Yi-Xin Huo, Shuyuan Guo
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- RNA 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.
- paramètres
- 14.2M
- Données d'entraînement
- tokens
" with our model comprising 8 layers and 12 heads. " "The vocabulary of sgRNAGen encompasses383 seven tokens: A, T, C, G, and special tokens such as [PAD], [MASK], and [UNK]" "The hidden size386 was set as 384" 8 layers, 12 heads, vocab of 7, d_model of 384 d_head=384/12=32 Attention parameters: 12*(384*(2*32+32)+32*384)=589824 MLP = 384*4*384*2= 1179648 Total: 7*382+8*(589824+1179648)=14158450
"40,000 CRISPR-related129 RNA sequences have been utilized for training the sgRNAGen model" Generated test cases are 61 tokens, assuming this also applies to training data 40000*61=2440000
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
- Design nonrepetitive and diverse activity single-guide RNA by deep learning
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
sgRNAGen a été publié par Beijing Institute of Technology, dans le pays enregistré comme China, durant May 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de rNA design.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
sgRNAGen — questions courantes
sgRNAGen— 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.
sgRNAGen— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 14.2M. " with our model comprising 8 layers and 12 heads. " "The vocabulary of sgRNAGen encompasses383 seven tokens: A, T, C, G, and special tokens such as [PAD], [MASK], and [UNK]" "The hidden size386 was set as 384" 8 layers, 12 heads, vocab of 7, d_model of 384 d_head=384/12=32 Attention parameters: 12*(384*(2*32+32)+32*384)=589824 MLP = 384*4*384*2= 1179648 Total: 7*382+8*(589824+1179648)=14158450. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
sgRNAGen— qui l'a créé ?
Il a été publié par Beijing Institute of Technology, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia.
sgRNAGen— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 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.
sgRNAGen— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de rNA design. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
sgRNAGen— 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.
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.