SPOT
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
- Heinrich Heine University,Concordia University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- Germany, Canada
- Publié
- 26 September 2024
- Auteurs
- Alexander Kroll, Nico Niebuhr, Gregory Butler, Martin J. Lercher
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 function 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
- tokens
Total datapoints = 8,633 + 24,529 = 33,162 "The sampling process resulted in a final data set consisting of 33,162 data points." Classification model with 1 gradient per datapoint.
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
- SPOT: A machine learning model that predicts specific substrates for transport proteins
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
SPOT a été publié par Heinrich Heine University,Concordia University, dans le pays enregistré comme Germany, durant September 2024. 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 function 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.
Réponses
SPOT — questions courantes
SPOT— 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.
SPOT— 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.
SPOT— qui l'a créé ?
Il a été publié par Heinrich Heine University,Concordia University, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
SPOT— 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.
SPOT— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein function prediction. 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.
SPOT— 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.