Vespa
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
- Technical University of Munich
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Germany
- Közölt
- 30 December 2021
- Szerzők
- Céline Marquet, Michael Heinzinger, Tobias Olenyi, Christian Dallago, Kyra Erckert, Michael Bernhofer, Dmitrii Nechaev & Burkhard Rost
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Megközelítés
- Supervised
- Alapmodell
- ProteinBERT
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
- 231K
- Képzési adatok
- tokens
"(3) standard convolutional neural network (CNN; with two convolutional layers with a window size of 7, connected through ReLU activations; dropout rate of 0.25; 231 k free parameters)"
ConSurf10k: 2.7 x 10^6 samples Eff10k: 1.00737 x 10^5 samples Total = 2.7 x 10^6 + 1.00737 x 10^5 = 2.800737 x 10^6 ≈ 2.8 x 10^6 datapoints
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
- Embeddings from protein language models predict conservation and variant effects
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Vespa ki lett adva által Technical University of Munich, az országban rögzítve mint Germany, alatt December 2021. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Ez alapoz. ProteinBERT. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
Vespa — gyakori kérdések
Vespa— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Vespa— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 231K. "(3) standard convolutional neural network (CNN; with two convolutional layers with a window size of 7, connected through ReLU activations; dropout rate of 0.25; 231 k free parameters)". 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.
Vespa— Ki készítette ezt?
Kiadta Technical University of Munich, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Vespa— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Vespa— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Vespa— 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..