sgRNAGen

Pesi chiusi Beijing Institute of Technology 14.2M parametri May 2024

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
Beijing Institute of Technology
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
China
Pubblicato
31 May 2024
Autori
Yan Xia, Zeyu Liang, Xiaowen Du, Dengtian Cao, Jing Li, Lichao Sun, Yi-Xin Huo, Shuyuan Guo

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Biology
Compito
RNA 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
14.2M

" with our model comprising 8 layers and 12 heads. " "The vocabulary of sgRNAGen encompasses383 seven tokens: A, T, C, G, and special tokens such as [PAD], [MASK], and [UNK]" "The hidden size386 was set as 384" 8 layers, 12 heads, vocab of 7, d_model of 384 d_head=384/12=32 Attention parameters: 12*(384*(2*32+32)+32*384)=589824 MLP = 384*4*384*2= 1179648 Total: 7*382+8*(589824+1179648)=14158450

Dati di addestramento
tokens

"40,000 CRISPR-related129 RNA sequences have been utilized for training the sgRNAGen model" Generated test cases are 61 tokens, assuming this also applies to training data 40000*61=2440000

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
Design nonrepetitive and diverse activity single-guide RNA by deep learning
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

sgRNAGen è stato pubblicato da Beijing Institute of Technology, nel paese registrato come China, durante May 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di rNA design.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Risposte

sgRNAGen — domande comuni

01

sgRNAGen— 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.

02

sgRNAGen— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 14.2M. " with our model comprising 8 layers and 12 heads. " "The vocabulary of sgRNAGen encompasses383 seven tokens: A, T, C, G, and special tokens such as [PAD], [MASK], and [UNK]" "The hidden size386 was set as 384" 8 layers, 12 heads, vocab of 7, d_model of 384 d_head=384/12=32 Attention parameters: 12*(384*(2*32+32)+32*384)=589824 MLP = 384*4*384*2= 1179648 Total: 7*382+8*(589824+1179648)=14158450. 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.

03

sgRNAGen— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Beijing Institute of Technology, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

04

sgRNAGen— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in May 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.

05

sgRNAGen— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di rNA design. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

06

sgRNAGen— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.