Jaeger

Poids fermés University Medicine Greifswald,Utrecht University,Friedrich Schiller University Jena 944K paramètres September 2024

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
University Medicine Greifswald,Utrecht University,Friedrich Schiller University Jena
Type d'organisation
Academia,Academia,Academia
Pays
Germany, Netherlands
Publié
24 September 2024
Auteurs
Yasas Wijesekara, Ling-Yi Wu, Rick Beeloo, Piotr Rozwalak, Ernestina Hauptfeld, Swapnil P. Doijad, Bas E. Dutilh, Lars Kaderali

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Biology
Tâche
Bacteriophage screening

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
944K
Données d'entraînement
2,112,162 tokens

Total fragments = 265,959 + 1,375,939 + 915,817 + 459,660 = 3,017,375 Training set (70%) = 3,017,375 × 0.70 = 2,112,162.5 Final estimate ≈ 2.112 × 10⁶ unique data points

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
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Jaeger: an accurate and fast deep-learning tool to detect bacteriophage sequences
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

Ce que ce modèle est

Jaeger a été publié par University Medicine Greifswald,Utrecht University,Friedrich Schiller University Jena, dans le pays enregistré comme Germany, durant September 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de bacteriophage screening.

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.

Comment il a été entraîné

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 2,112,162 jetons de texte

Réponses

Jaeger — questions courantes

01

Jaeger— 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.

02

Jaeger— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de bacteriophage screening. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

03

Jaeger— 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.

04

Jaeger— 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.

05

Jaeger— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 944K. 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.

06

Jaeger— qui l'a créé ?

Il a été publié par University Medicine Greifswald,Utrecht University,Friedrich Schiller University Jena, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.