HJRSS
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
- University of Washington,Microsoft
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 September 2021
- Autori
- Sanaa Mansoor, Minkyung Baek, Umesh Madan, Eric Horvitz
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein design
- Modello di base
- ESM1b
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
- 16M
- Dati di addestramento
- tokens
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA V100
- Chip utilizzati
- 1
- Consumo energetico
- 333 W
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 21
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Toward More General Embeddings for Protein Design: Harnessing Joint Representations of Sequence and Structure
- Ultimo aggiornamento
- 1 December 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
HJRSS è stato pubblicato da University of Washington,Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante September 2021. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein design.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, ESM1b. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
HJRSS — domande comuni
HJRSS— 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.
HJRSS— 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.
HJRSS— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 16M. 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.
HJRSS— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington,Microsoft, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.
HJRSS— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
HJRSS— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein design. 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.