µFormer
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
- Microsoft Research AI for Science
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 5 September 2024
- Autori
- Haoran Sun, Liang He, Pan Deng, Guoqing Liu, Haiguang Liu, Chuan Cao, Fusong Ju, Lijun Wu, Tao Qin, Tie-Yan Liu
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
- 670M
- Dati di addestramento
- 1,350,000,000 tokens
30,000,000 proteins × 300 amino acids/protein = 9,000,000,000 datapoints Total datapoints: 9.0e9
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Accelerating protein engineering with fitness landscape modeling and reinforcement learning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
µFormer è stato pubblicato da Microsoft Research AI for Science, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein design.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il set di addestramento si aggirava attorno a 1,350,000,000 token di testo
Risposte
µFormer — domande comuni
µFormer— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 670M. 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.
µFormer— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft Research AI for Science, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
µFormer— 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.
µFormer— 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.
µFormer— 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.
µFormer— 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.
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.