DeepREAD
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
- Shape Therapeutics
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 28 September 2024
- Szerzők
- Yue Jiang, Lina R. Bagepalli, Bora S. Banjanin, Yiannis A. Savva, Yingxin Cao, Lan Guo, Adrian W. Briggs, Brian Booth, Ronald J. Hause
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
- 201,012 tokens
112000 gRNAs *113 (sequence length)=12656000
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
- Generative Machine Learning of ADAR Substrates for Precise and Efficient RNA Editing
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
DeepREAD ki lett adva által Shape Therapeutics, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 201,012 szöveg tokenjei
Válaszok
DeepREAD — gyakori kérdések
DeepREAD— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DeepREAD— Ki készítette ezt?
Kiadta Shape Therapeutics, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DeepREAD— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DeepREAD— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot 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.
DeepREAD— 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.
DeepREAD— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..