Eve
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,University of Oxford
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 27 October 2021
- Szerzők
- Jonathan Frazer, Pascal Notin, Mafalda Dias, Aidan Gomez, Joseph K. Min, Kelly Brock, Yarin Gal and Debora S. Marks
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein pathogenicity prediction, Proteins
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
- 15M
- Képzési adatok
- 24,167,054,120 tokens
"The Bayesian VAE architecture in EVE is comprised of a symmetric 3-layer encoder & decoder architecture (with 2,000-1,000-300 and 300-1,000-2,000 units respectively) and a latent space of dimension 50 [...] We use a single set of parameters for the encoder (ϕp) and learn a fully-factorized gaussian distribution over the weights of the decoder (θp)" They train a new VAE for each protein, and it doesn't seem like they trim the input sequence length, so the largest model will be the one trained fo…
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open source
The model code is available at https://github.com/OATML-Markslab/EVE MIT license
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 631
"Our model EVE (evolutionary model of variant effect) not only outperforms computational approaches that rely on labelled data but also performs on par with, if not better than, predictions from high-throughput experiments, which are increasingly used as evidence for variant classification" [Abstract] - SOTA improvement for very specific task
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Disease variant prediction with deep generative models of evolutionary data
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Eve ki lett adva által Harvard Medical School,University of Oxford, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2021. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein pathogenicity prediction, Proteins.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A tanító készlet kb. futott 24,167,054,120 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
Eve — gyakori kérdések
Eve— 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.
Eve— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Eve— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 15M. "The Bayesian VAE architecture in EVE is comprised of a symmetric 3-layer encoder & decoder architecture (with 2,000-1,000-300 and 300-1,000-2,000 units respectively) and a latent space of dimension 50 [...] We use a single set of parameters for the encoder (ϕp) and learn a fully-factorized gaussian distribution over the weights of the decoder (θp)" They train a new VAE for each protein, and it doesn't seem like they trim the input sequence length, so the largest model will be the one trained for the largest input protein. Supplementary materials 1 gives statistics for each protein; the longest is 5202, which would indicate a network of size 15,010,300. 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.
Eve— Ki készítette ezt?
Kiadta Harvard Medical School,University of Oxford, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Eve— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Eve— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein pathogenicity prediction, Proteins. 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..