Eve
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
- Harvard Medical School,University of Oxford
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 27 October 2021
- Autori
- Jonathan Frazer, Pascal Notin, Mafalda Dias, Aidan Gomez, Joseph K. Min, Kelly Brock, Yarin Gal and Debora S. Marks
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein pathogenicity prediction, Proteins
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
- 15M
- Dati di addestramento
- 24,167,054,120 tokens
"The Bayesian VAE architecture in EVE is comprised of a symmetric 3-layer encoder & decoder architecture (with 2,000-1,000-300 and 300-1,000-2,000 units respectively) and a latent space of dimension 50 [...] We use a single set of parameters for the encoder (ϕp) and learn a fully-factorized gaussian distribution over the weights of the decoder (θp)" They train a new VAE for each protein, and it doesn't seem like they trim the input sequence length, so the largest model will be the one trained fo…
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
- Open source
The model code is available at https://github.com/OATML-Markslab/EVE MIT license
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 631
"Our model EVE (evolutionary model of variant effect) not only outperforms computational approaches that rely on labelled data but also performs on par with, if not better than, predictions from high-throughput experiments, which are increasingly used as evidence for variant classification" [Abstract] - SOTA improvement for very specific task
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Disease variant prediction with deep generative models of evolutionary data
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Eve è stato pubblicato da Harvard Medical School,University of Oxford, nel paese registrato come United States of America, durante October 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein pathogenicity prediction, Proteins.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il set di addestramento si aggirava attorno a 24,167,054,120 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
Eve — domande comuni
Eve— 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.
Eve— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Eve— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 15M. "The Bayesian VAE architecture in EVE is comprised of a symmetric 3-layer encoder & decoder architecture (with 2,000-1,000-300 and 300-1,000-2,000 units respectively) and a latent space of dimension 50 [...] We use a single set of parameters for the encoder (ϕp) and learn a fully-factorized gaussian distribution over the weights of the decoder (θp)" They train a new VAE for each protein, and it doesn't seem like they trim the input sequence length, so the largest model will be the one trained for the largest input protein. Supplementary materials 1 gives statistics for each protein; the longest is 5202, which would indicate a network of size 15,010,300. 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.
Eve— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Harvard Medical School,University of Oxford, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Eve— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2021. 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.
Eve— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein pathogenicity prediction, Proteins. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.