AlphaMut
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
- Indian Institute of Science Education and Research
- Tipo di organizzazione
- Government
- Paese
- India
- Pubblicato
- 24 September 2024
- Autori
- Prathith Bhargav, Arnab Mukherjee
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Mutation 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
New estimate: Helix-only: 1874*30=56220 Helix-in-protein: 32775*15=491625 Old estimate: Total Data Points = Helix-only Training Steps + Helix-in-protein Training Steps 168,000 + 190,000 = 358,000 = 3.58e5 datapoints
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
- AlphaMut: a deep reinforcement learning model to suggest helix-disrupting mutations
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
AlphaMut è stato pubblicato da Indian Institute of Science Education and Research, nel paese registrato come India, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come government.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di mutation prediction.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
AlphaMut — domande comuni
AlphaMut— 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.
AlphaMut— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Indian Institute of Science Education and Research, basato su India, un'organizzazione categorizzata come government.
AlphaMut— 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.
AlphaMut— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di mutation prediction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
AlphaMut— 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.
AlphaMut— 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.
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.