Genesis

Nyitott súlyok Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design October 2024

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..

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
Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design
Szervezet típusa
Academia,Academia,Academia,Industry
Ország
Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
Közölt
8 October 2024
Szerzők
Zander Harteveld, Alexandra Van Hall-Beauvais, Irina Morozova, Joshua Southern, Casper Goverde, Sandrine Georgeon, Stéphane Rosset, Michëal Defferrard, Andreas Loukas, Pierre Vandergheynst, Michael M. Bronstein, Bruno E. Correia

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Biology
Feladat
Protein design

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
35,435 tokens

Pre-training: In total, we created a total of 40726 pairs Main training: This resulted in a total of 35435 sketch – native domain pairs. Total pairs: 76161 Prediction targets: probability distributions for 4 values per pair. (35435+40726)*4=304644

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
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (unrestricted)
Képzés kód
Open source

The training and test data can be downloaded at https://zenodo.org/records/10622407 The Genesis code and trained weights can be downloaded at https://github.com/zanderharteveld/genesis (MIT license)

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Likely
Hivatkozások
4

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Exploring “dark-matter” protein folds using deep learning
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

Genesis ki lett adva által Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt October 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia,Industry.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

Hogyan lett betanítva

A tanító készlet kb. futott 35,435 szöveg tokenjei

Válaszok

Genesis — gyakori kérdések

01

Genesis— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

02

Genesis— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

03

Genesis— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.

04

Genesis— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

05

Genesis— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

06

Genesis— Ki készítette ezt?

Kiadta Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics,Imperial College London,University of Oxford,Prescient Design, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Industry.

07

Genesis— Mikor adták ki?

Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..