ProteinINR
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
- Kakao
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Korea (Republic of)
- Pubblicato
- 16 January 2024
- Autori
- Youhan Lee, Hasun Yu, Jaemyung Lee, Jaehoon Kim
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein representation learning
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.
- Dati di addestramento
- tokens
Calculation: 16,384 x 906,458 = 14,879,754,112 ≈ 1.5e10 data points Additional calculation: 300 x 906,458 = 272,000,000 points (sequence data) Final estimate: 1.5e10 data points (dominated by structural data)
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 20
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Pre-training Sequence, Structure, and Surface Features for Comprehensive Protein Representation Learning
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
ProteinINR è stato pubblicato da Kakao, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante January 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein representation learning.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
ProteinINR — domande comuni
ProteinINR— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 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.
ProteinINR— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein representation learning. 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.
ProteinINR— 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.
ProteinINR— 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.
ProteinINR— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
ProteinINR— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Kakao, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry.
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.