BigRNA
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
- DeepGenomics
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 27 September 2023
- Autori
- Albi Celaj, Alice Jiexin Gao, Tammy T.Y. Lau, Erle M. Holgersen, Alston Lo, Varun Lodaya, Christopher B. Cole, Robert E. Denroche, Carl Spickett, Omar Wagih, Pedro O. Pinheiro, Parth Vora, Pedrum Mohammadi-Shemirani, Steve Chan, Zach Nussbaum, Xi Zhang, Helen Zhu, Easwaran Ramamurthy, Bhargav Kanuparthi, Michael Iacocca, Diane Ly, Ken Kron, Marta Verby, Kahlin Cheung-Ong, Zvi Shalev, Brandon Vaz,…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Drug discovery, Protein-RNA binding affinity prediction, Gene expression profile generation
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
- 2B
- Dati di addestramento
- 1,000,000,000,000 tokens
2B
"trained on thousands of datasets comprising one trillion genomic signals"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.2 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 2000000000 parameters * 1000000000000 tokens = 1.2e+22 FLOP "Likely" confidence because I amnot sure that "signals" correspond directly to gradient updates
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
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- An RNA foundation model enables discovery of disease mechanisms and candidate therapeutics
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
BigRNA è stato pubblicato da DeepGenomics, nel paese registrato come Canada, durante September 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di drug discovery, Protein-RNA binding affinity prediction, Gene expression profile generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.2 × 10²² FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 1,000,000,000,000 token di testo
Risposte
BigRNA — domande comuni
BigRNA— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2B. 2B. 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.
BigRNA— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepGenomics, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come industry.
BigRNA— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
BigRNA— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di drug discovery, Protein-RNA binding affinity prediction, Gene expression profile generation. 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.
BigRNA— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.2 × 10²² FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
BigRNA— 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.
BigRNA— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.