CPDiffusion
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Paese
- China, Australia, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 10 September 2024
- Autori
- Bingxin Zhou, Lirong Zheng, Banghao Wu, Kai Yi, Bozitao Zhong, Yang Tan, Qian Liu, Pietro Liò, Liang Hong
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein design
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 4M
- Dati di addestramento
- 6,207,900 tokens
CPDiffusion trains a denoising diffusion model with 4 million learnable parameters from natural protein structures.
CATH: 20,000 × 250 = 5,000,000 pAgo: 694 × 800 = 555,200 Total: 5,000,000 + 555,200 = 5,555,200 ≈ 5.6 × 10^6 datapoints
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
CPDiffusion è stato pubblicato da Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab, nel paese registrato come China, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein design.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
È stato addestrato su un corpus di circa 6,207,900 token di testo
Risposte
CPDiffusion — domande comuni
CPDiffusion— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein design. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
CPDiffusion— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
CPDiffusion— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
CPDiffusion— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 4M. CPDiffusion trains a denoising diffusion model with 4 million learnable parameters from natural protein structures. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
CPDiffusion— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Shanghai Jiao Tong University,University of New South Wales,University of Cambridge,Shanghai AI Lab, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.
CPDiffusion— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.