eFold
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
- Harvard Medical School,Stanford University,Columbia University,University of Strasbourg
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 4 April 2024
- Szerzők
- Silvi Rouskin, Alberic de Lajart, Yves Martin des Taillades, Colin Kalicki, Federico Fuchs Wightman, Justin Aruda, Dragui Salazar, Matthew Allan, Casper L'Esperance-Kerckhoff, Alex Kashi, Fabrice Jossinet
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.
- Képzési adatok
- tokens
pretraining: "over 120,000 unique sequences and structures” (bpRNA + Ribonanza); "The final dataset contains 227,000 sequences up to 512 in length." (synthetic from RNAcentral + RNAstructure Fold) finetuning: "1,456 mRNA and 1,098 pri-miRNA structures" after filtering (RNAndria)
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
- Diverse Database and Machine Learning Model to Narrow the Generalization Gap in RNA Structure Prediction
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
eFold ki lett adva által Harvard Medical School,Stanford University,Columbia University,University of Strasbourg, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
eFold — gyakori kérdések
eFold— 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.
eFold— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
eFold— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
eFold— Ki készítette ezt?
Kiadta Harvard Medical School,Stanford University,Columbia University,University of Strasbourg, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Academia.
eFold— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
eFold— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..