Eve
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
- Harvard Medical School,University of Oxford
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 27 October 2021
- Auteurs
- Jonathan Frazer, Pascal Notin, Mafalda Dias, Aidan Gomez, Joseph K. Min, Kelly Brock, Yarin Gal and Debora S. Marks
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 pathogenicity prediction, Proteins
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
- 15M
- Données d'entraînement
- 24,167,054,120 tokens
"The Bayesian VAE architecture in EVE is comprised of a symmetric 3-layer encoder & decoder architecture (with 2,000-1,000-300 and 300-1,000-2,000 units respectively) and a latent space of dimension 50 [...] We use a single set of parameters for the encoder (ϕp) and learn a fully-factorized gaussian distribution over the weights of the decoder (θp)" They train a new VAE for each protein, and it doesn't seem like they trim the input sequence length, so the largest model will be the one trained fo…
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
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open source
The model code is available at https://github.com/OATML-Markslab/EVE MIT license
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 631
"Our model EVE (evolutionary model of variant effect) not only outperforms computational approaches that rely on labelled data but also performs on par with, if not better than, predictions from high-throughput experiments, which are increasingly used as evidence for variant classification" [Abstract] - SOTA improvement for very specific task
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Disease variant prediction with deep generative models of evolutionary data
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Eve a été publié par Harvard Medical School,University of Oxford, dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2021. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein pathogenicity prediction, Proteins.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'ensemble d'entraînement a duré environ 24,167,054,120 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
Eve — questions courantes
Eve— 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.
Eve— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Eve— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 15M. "The Bayesian VAE architecture in EVE is comprised of a symmetric 3-layer encoder & decoder architecture (with 2,000-1,000-300 and 300-1,000-2,000 units respectively) and a latent space of dimension 50 [...] We use a single set of parameters for the encoder (ϕp) and learn a fully-factorized gaussian distribution over the weights of the decoder (θp)" They train a new VAE for each protein, and it doesn't seem like they trim the input sequence length, so the largest model will be the one trained for the largest input protein. Supplementary materials 1 gives statistics for each protein; the longest is 5202, which would indicate a network of size 15,010,300. 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.
Eve— qui l'a créé ?
Il a été publié par Harvard Medical School,University of Oxford, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
Eve— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2021. 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.
Eve— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein pathogenicity prediction, Proteins. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.