HaloClass

Chiuso pesi University of California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University October 2024

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.

In registrazione

Specifiche complete

Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
University of California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University
Tipo di organizzazione
Academia,Academia
Paese
United States of America, India
Pubblicato
10 October 2024
Autori
Kush Narang, Abhigyan Nath, William Hemstrom, Simon K. S. Chu

Cosa fa

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

Dominio
Biology
Compito
Protein classification

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
25,227 tokens

Initial sequences: 38,361 After clustering: 28,030 Training split (90%): 28,030 × 0.9 = 25,227 sequences Classification where each sequence provides one binary classification target.

Come è classificato

Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.

Registrare fiducia
Confident

Fonti

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

Riferimento
HaloClass: Salt-Tolerant Protein Classification with Protein Language Models
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Where it came from

HaloClass was published by University of California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University, in United States of America, in October 2024. It comes out of academia,Academia.

It works in Biology, and is recorded as doing protein classification.

Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.

Training and provenance

It was trained on about 25,227 tokens of text.

Risposte

HaloClass — Domande frequenti

01

What GPU do I need to run HaloClass?

None. HaloClass is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

02

Is HaloClass open source?

The licensing for HaloClass was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

03

How many parameters does HaloClass have?

No parameter count has been published for HaloClass, which is why no memory or speed figure appears on this page.

04

Who created HaloClass?

HaloClass was published by University of California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University, based in United States of America, categorised as academia,Academia.

05

When was HaloClass released?

HaloClass was published in October 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

06

What is HaloClass used for?

HaloClass works in Biology, and is recorded as handling protein classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardando la questione dall'altra parte?

Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.