SPOT
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
- Heinrich Heine University,Concordia University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- Germany, Canada
- Pubblicato
- 26 September 2024
- Autori
- Alexander Kroll, Nico Niebuhr, Gregory Butler, Martin J. Lercher
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein function prediction
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
Total datapoints = 8,633 + 24,529 = 33,162 "The sampling process resulted in a final data set consisting of 33,162 data points." Classification model with 1 gradient per datapoint.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- SPOT: A machine learning model that predicts specific substrates for transport proteins
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
SPOT è stato pubblicato da Heinrich Heine University,Concordia University, nel paese registrato come Germany, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein function prediction.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
SPOT — domande comuni
SPOT— 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.
SPOT— 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.
SPOT— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Heinrich Heine University,Concordia University, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
SPOT— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. 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.
SPOT— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein function prediction. 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.
SPOT— 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.
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.