GPT-4b micro

Pesi chiusi OpenAI,Retro Biosciences January 2025

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
OpenAI,Retro Biosciences
Tipo di organizzazione
Industry,Industry
Paese
United States of America
Pubblicato
17 January 2025
Autori
John Hallman, Rico Meinl

Cosa fa

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

Dominio
Biology
Compito
Protein generation, Proteins, 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

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

Outside scientists won’t be able to tell if the results are real until they’re published, something the companies say they are planning. Nor is the model available for wider use—it’s still a bespoke demonstration, not an official product launch.

Come è classificato

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

Record fiducia
Unknown

Fonti

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

Riferimento
OpenAI’s new model, called GPT-4b micro, was trained to suggest ways to re-engineer the protein factors to increase their function.
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

GPT-4b micro è stato pubblicato da OpenAI,Retro Biosciences, nel paese registrato come United States of America, durante January 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.

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

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Risposte

GPT-4b micro — domande comuni

01

GPT-4b micro— 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.

02

GPT-4b micro— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

03

GPT-4b micro— 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.

04

GPT-4b micro— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da OpenAI,Retro Biosciences, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.

05

GPT-4b micro— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 2025.

06

GPT-4b micro— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.