eFold
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
- Harvard Medical School,Stanford University,Columbia University,University of Strasbourg
- Organisatietype
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- United States of America, France
- Gepubliceerd
- 4 April 2024
- Auteurs
- Silvi Rouskin, Alberic de Lajart, Yves Martin des Taillades, Colin Kalicki, Federico Fuchs Wightman, Justin Aruda, Dragui Salazar, Matthew Allan, Casper L'Esperance-Kerckhoff, Alex Kashi, Fabrice Jossinet
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- 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.
- Training gegevens
- tokens
pretraining: "over 120,000 unique sequences and structures” (bpRNA + Ribonanza); "The final dataset contains 227,000 sequences up to 512 in length." (synthetic from RNAcentral + RNAstructure Fold) finetuning: "1,456 mRNA and 1,098 pri-miRNA structures" after filtering (RNAndria)
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
- Diverse Database and Machine Learning Model to Narrow the Generalization Gap in RNA Structure Prediction
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
eFold werd gepubliceerd door Harvard Medical School,Stanford University,Columbia University,University of Strasbourg, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens April 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
eFold — veelgestelde vragen
eFold— 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.
eFold— 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.
eFold— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
eFold— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Harvard Medical School,Stanford University,Columbia University,University of Strasbourg, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia,Academia.
eFold— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in April 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
eFold— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
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.