RiboDiffusion
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- Beihang University,Nanjing University,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China, Hong Kong
- Opublikowany
- 28 June 2024
- Autorzy
- Han Huang, Ziqian Lin, Dongchen He, Liang Hong, Yu Li
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- RNA 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
- tokens
24,322 RNA chains × 150 nucleotides per chain = 3,648,300 data points ≈ 3.648 × 10⁶ (7,322 + 17,000 = 24,322 RNA chains)
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Unreleased
MIT license (the repo seems to include checkpoints and inference code only) https://github.com/ml4bio/RiboDiffusion
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 23
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- RiboDiffusion: tertiary structure-based RNA inverse folding with generative diffusion models
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Tło
RiboDiffusion został opublikowany przez Beihang University,Nanjing University,Chinese University of Hong Kong (CUHK), w kraju zapisanym jako China, podczas June 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie rNA design.
Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.
Odpowiedzi
RiboDiffusion — częste pytania
RiboDiffusion— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RiboDiffusion— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie rNA design. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
RiboDiffusion— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
RiboDiffusion— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
RiboDiffusion— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
RiboDiffusion— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
RiboDiffusion— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Beihang University,Nanjing University,Chinese University of Hong Kong (CUHK), oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
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.