RNA-MSM

Apri i pesi Peking University,Shanghai AI Lab,Griffith University,Peng Cheng Laboratory,Shenzhen Bay Laboratory November 2023

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..

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
Peking University,Shanghai AI Lab,Griffith University,Peng Cheng Laboratory,Shenzhen Bay Laboratory
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Academia,Academia
Paese
China, Australia
Pubblicato
6 November 2023
Autori
Yikun Zhang, Mei Lang, Jiuhong Jiang, Zhiqiang Gao, Fan Xu, Thomas Litfin, Ke Chen, Jaswinder Singh, Xiansong Huang, Guoli Song, Yonghong Tian, Jian Zhan, Jie Chen, Yaoqi Zhou

Cosa fa

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

Dominio
Biology
Compito
Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

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

3932 (families) × 512 (sequences per family) × 32 (tokens per sequence) = 64,421,888 unique tokens Total: 6.4e7 tokens

Epoche
300
Dimensione del Batch
1

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi
Open — downloadable
Accesso al modello
Open weights (unrestricted)

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Confident
Citazioni
82

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Multiple sequence alignment-based RNA language model and its application to structural inference
Ultimo aggiornamento
1 January 2026

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

RNA-MSM è stato pubblicato da Peking University,Shanghai AI Lab,Griffith University,Peng Cheng Laboratory,Shenzhen Bay Laboratory, nel paese registrato come China, durante November 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Risposte

RNA-MSM — domande comuni

01

RNA-MSM— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Peking University,Shanghai AI Lab,Griffith University,Peng Cheng Laboratory,Shenzhen Bay Laboratory, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.

02

RNA-MSM— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 2023. 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.

03

RNA-MSM— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.

04

RNA-MSM— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

05

RNA-MSM— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.

06

RNA-MSM— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

07

RNA-MSM— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 1 January 2026

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.