CrossBind
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
- Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Hong Kong
- Opublikowany
- 24 March 2024
- Autorzy
- Linglin Jing, Sheng Xu, Yifan Wang, Yuzhe Zhou, Tao Shen, Zhigang Ji, Hui Fang, Zhen Li, Siqi Sun
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein-ligand contact prediction
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
- 320,400 tokens
Total Proteins = 573 + 495 = 1068 Datapoints = 1068 x 300 = 320,400 Final result = 3.2e5
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
- CrossBind: Collaborative Cross-Modal Identification of Protein Nucleic-Acid-Binding Residues
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
CrossBind został opublikowany przez Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, w kraju zapisanym jako China, podczas March 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein-ligand contact prediction.
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 320,400 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
CrossBind — częste pytania
CrossBind— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
CrossBind— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Shanghai AI Lab,Fudan University,Loughborough University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
CrossBind— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CrossBind— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein-ligand contact prediction. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
CrossBind— 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.
CrossBind— 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.
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.