MASSA
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
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
- Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences
- Type d'organisation
- Research collective,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 30 May 2023
- Auteurs
- Fan Hu, Yishen Hu, Weihong Zhang, Huazhen Huang, Yi Pan, Peng Yin
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 representation learning
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
- tokens
Total Datapoints = Number of Proteins × Average Protein Length 1,000,000 × 300 = 3.0e8 datapoints
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (non-commercial)
- Code d'entraînement
- Open (non-commercial)
no clear license https://github.com/SIAT-code/MASSA
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
- 27
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A Multimodal Protein Representation Framework for Quantifying Transferability Across Biochemical Downstream Tasks
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
MASSA a été publié par Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences, dans le pays enregistré comme China, durant May 2023. Cela provient d'une organisation classée comme research collective,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein representation learning.
Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.
Réponses
MASSA — questions courantes
MASSA— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein representation learning. 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.
MASSA— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
MASSA— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
MASSA— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
MASSA— 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.
MASSA— qui l'a créé ?
Il a été publié par Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences, basé sur China, une organisation catégorisée comme research collective,Academia.
MASSA— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2023. 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.