AlphaMissense
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 22 September 2023
- Autorzy
- Jun Cheng, Guido Novati, Joshua Pan, Clare Bycroft, Akvile ̇Žemgulyte ̇, Taylor Applebaum, Alexander Pritzel, Lai Hong Wong, Michal Zielinski, Tobias Sargeant, Rosalia G. Schneider,Andrew W. Senior, John Jumper, Demis Hassabis, Pushmeet Kohli,Žiga Avsec
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein pathogenicity prediction, Protein folding prediction, Proteins
- Model bazowy
- AlphaFold 2
- Numerical format
- BF16
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 93M
- Dane treningowe
- 2,304,000,000 tokens
- Epoki
- 4
"The model architecture is similar to that of AlphaFold (21), with minor modifications" Reference is to the AlphaFold 2 paper; that model had 93 million parameters
7800000 samples - size of training dataset (see Table S4 in supplementary materials) +1,345,605 variants for fine-tuning (but less could be used) see Table S1 around 9000000 samples is quite confident estimation
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Open source
Apache for code. weights not released https://github.com/google-deepmind/alphamissense
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Zaufanie do nagrania
- Likely
- Cytacje
- 1,226
"By combining structural context and evolutionary conservation, our model achieves state-of-the-art results across a wide range of genetic and experimental benchmarks, all without explicitly training on such data." [Abstract]
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense
- Ostatnia aktualizacja
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to przyszło
AlphaMissense was published by Google DeepMind, in United States of America, in September 2023. industry is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein pathogenicity prediction, Protein folding prediction, Proteins.
It builds on AlphaFold 2, which is why it shares that model's general shape and size.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Training and provenance
Around 2,304,000,000 tokens went into training it.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Odpowiedzi
AlphaMissense — Często zadawane pytania
When was AlphaMissense released?
AlphaMissense was published in September 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is AlphaMissense used for?
AlphaMissense works in Biology, and is recorded as handling protein pathogenicity prediction, Protein folding prediction, Proteins. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run AlphaMissense?
None. AlphaMissense is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is AlphaMissense open source?
No. AlphaMissense has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does AlphaMissense have?
AlphaMissense has 93M parameters. "The model architecture is similar to that of AlphaFold (21), with minor modifications" Reference is to the AlphaFold 2 paper; that model had 93 million parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created AlphaMissense?
AlphaMissense was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..