RNACG
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
- Tsinghua University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 29 July 2024
- Szerzők
- Letian Gao, Zhi John Lu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
- 4.5M
- Képzési adatok
- tokens
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- RNACG: A Universal RNA Sequence Conditional Generation model based on Flow-Matching
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
RNACG ki lett adva által Tsinghua University, az országban rögzítve mint China, alatt July 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
RNACG — gyakori kérdések
RNACG— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RNACG— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
RNACG— 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.
RNACG— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
RNACG— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 4.5M. 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.
RNACG— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
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..