µFormer
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Microsoft Research AI for Science
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 5 September 2024
- Szerzők
- Haoran Sun, Liang He, Pan Deng, Guoqing Liu, Haiguang Liu, Chuan Cao, Fusong Ju, Lijun Wu, Tao Qin, Tie-Yan Liu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein design
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 670M
- Képzési adatok
- 1,350,000,000 tokens
30,000,000 proteins × 300 amino acids/protein = 9,000,000,000 datapoints Total datapoints: 9.0e9
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Accelerating protein engineering with fitness landscape modeling and reinforcement learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
µFormer ki lett adva által Microsoft Research AI for Science, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 1,350,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
µFormer — gyakori kérdések
µFormer— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 670M. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
µFormer— Ki készítette ezt?
Kiadta Microsoft Research AI for Science, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
µFormer— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
µFormer— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
µFormer— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
µFormer— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..