VespaG
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Technical University of Munich,Sorbonne University,Institute for Advanced Study,Université Paris Cité,Institut Universitaire de France (IUF)
- Organisatietype
- Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective
- Land
- Germany, France, United States of America
- Gepubliceerd
- 9 September 2024
- Auteurs
- Céline Marquet, Julius Schlensok, Marina Abakarova, Burkhard Rost, Elodie Laine
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein property prediction, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 660K
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 200
Total datapoints = 39,000,000 39,000,000 = 3.9 x 10^7 Final data estimate: 3.9e7
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Expert-guided protein Language Models enable accurate and blazingly fast fitness prediction
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
VespaG werd gepubliceerd door Technical University of Munich,Sorbonne University,Institute for Advanced Study,Université Paris Cité,Institut Universitaire de France (IUF), in het land geregistreerd als Germany, tijdens September 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein property prediction, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Antwoorden
VespaG — veelgestelde vragen
VespaG— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
VespaG— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
VespaG— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 660K. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
VespaG— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Technical University of Munich,Sorbonne University,Institute for Advanced Study,Université Paris Cité,Institut Universitaire de France (IUF), gebaseerd op Germany, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.
VespaG— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
VespaG— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein property prediction, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.