BetterBodies
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Freiburg,Collaborative Research Institute Intelligent Oncology ,BrainLinks-BrainTools
- Typ organizacji
- Academia,Research collective,Academia
- Kraj
- Germany
- Opublikowany
- 9 September 2024
- Autorzy
- Yannick Vogt, Mehdi Naouar, Maria Kalweit, Christoph Cornelius Miething, Justus Duyster, Joschka Boedecker, Gabriel Kalweit
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein design
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 30,283 tokens
- Epoki
- 700
New estimate: 2753*11=30283 Total sequences: 2,500 + 2,753 + 2,167 = 7,420 Data points = 7,420 sequences × 11 residues/sequence = 81,620 data points Final estimate: 81,620
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- BETTERBODIES: Reinforcement Learning Guided Diffusion for Antibody Sequence Design
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
BetterBodies został opublikowany przez University of Freiburg,Collaborative Research Institute Intelligent Oncology ,BrainLinks-BrainTools, w kraju zapisanym jako Germany, podczas September 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Research collective,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein design.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Został wytrenowany na korpusie około 30,283 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
BetterBodies — częste pytania
BetterBodies— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein design. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
BetterBodies— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
BetterBodies— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
BetterBodies— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
BetterBodies— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Freiburg,Collaborative Research Institute Intelligent Oncology ,BrainLinks-BrainTools, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia,Research collective,Academia.
BetterBodies— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.