PrePR-CT
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
- King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Karolinska Institute
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- Saudi Arabia, Sweden
- Opublikowany
- 24 July 2024
- Autorzy
- Reem Alsulami, Robert Lehmann, Sumeer A. Khan, Vincenzo Lagani, David G´omez-Cabrero, Narsis A. Kiani, Jesper Tegner
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Transcriptomic prediction
- Model bazowy
- ChemBERTa
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
- tokens
- Epoki
- 200
56,668 perturbed samples (Table 2)
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- PrePR-CT: Predicting Perturbation Responses in Unseen Cell Types Using Cell-Type-Specific Graphs
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
PrePR-CT został opublikowany przez King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Karolinska Institute, w kraju zapisanym jako Saudi Arabia, podczas July 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie transcriptomic prediction.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z ChemBERTa. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
PrePR-CT — częste pytania
PrePR-CT— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Karolinska Institute, oparty na Saudi Arabia, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
PrePR-CT— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
PrePR-CT— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie transcriptomic prediction. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
PrePR-CT— 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.
PrePR-CT— 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.
PrePR-CT— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
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.