BigRNA
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
- DeepGenomics
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 27 September 2023
- Autorzy
- Albi Celaj, Alice Jiexin Gao, Tammy T.Y. Lau, Erle M. Holgersen, Alston Lo, Varun Lodaya, Christopher B. Cole, Robert E. Denroche, Carl Spickett, Omar Wagih, Pedro O. Pinheiro, Parth Vora, Pedrum Mohammadi-Shemirani, Steve Chan, Zach Nussbaum, Xi Zhang, Helen Zhu, Easwaran Ramamurthy, Bhargav Kanuparthi, Michael Iacocca, Diane Ly, Ken Kron, Marta Verby, Kahlin Cheung-Ong, Zvi Shalev, Brandon Vaz,…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Drug discovery, Protein-RNA binding affinity prediction, Gene expression profile generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 2B
- Dane treningowe
- 1,000,000,000,000 tokens
2B
"trained on thousands of datasets comprising one trillion genomic signals"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 1.2 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP/parameter/token * 2000000000 parameters * 1000000000000 tokens = 1.2e+22 FLOP "Likely" confidence because I amnot sure that "signals" correspond directly to gradient updates
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
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- An RNA foundation model enables discovery of disease mechanisms and candidate therapeutics
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
BigRNA został opublikowany przez DeepGenomics, w kraju zapisanym jako Canada, podczas September 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie drug discovery, Protein-RNA binding affinity prediction, Gene expression profile generation.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.2 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 1,000,000,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
BigRNA — częste pytania
BigRNA— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2B. 2B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
BigRNA— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepGenomics, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako industry.
BigRNA— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
BigRNA— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie drug discovery, Protein-RNA binding affinity prediction, Gene expression profile generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
BigRNA— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.2 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
BigRNA— 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.
BigRNA— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.