CRL
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
- Ulm University
- Ország
- Germany
- Közölt
- 31 May 2022
- Szerzők
- Pedro Hermosilla, Timo Ropinski
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein folding prediction, Protein classification, Protein-ligand binding affinity prediction, Protein structure similarity prediction
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
- 952,724 tokens
"We collected 476, 362 different protein chains, each composed of at least 25 of amino acids."
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 144 hours
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 61
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Contrastive Representation Learning for 3D Protein Structures
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
CRL ki lett adva által Ulm University, az országban rögzítve mint Germany, alatt May 2022.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein folding prediction, Protein classification, Protein-ligand binding affinity prediction, Protein structure similarity prediction.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 952,724 szöveg tokenjei
Válaszok
CRL — gyakori kérdések
CRL— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
CRL— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
CRL— Ki készítette ezt?
Kiadta Ulm University, alapján Germany.
CRL— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CRL— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein folding prediction, Protein classification, Protein-ligand binding affinity prediction, Protein structure similarity prediction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
CRL— 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.
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..