HJRSS
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
- University of Washington,Microsoft
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 1 September 2021
- Autorzy
- Sanaa Mansoor, Minkyung Baek, Umesh Madan, Eric Horvitz
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein design
- Model bazowy
- ESM1b
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 16M
- Dane treningowe
- tokens
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA V100
- Zastosowane chipy
- 1
- Pobór mocy
- 333 W
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 21
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Toward More General Embeddings for Protein Design: Harnessing Joint Representations of Sequence and Structure
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 December 2025
Co oznaczają liczby
Tło
HJRSS został opublikowany przez University of Washington,Microsoft, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2021. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein design.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, ESM1b. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
HJRSS — częste pytania
HJRSS— 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.
HJRSS— 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.
HJRSS— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 16M. 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.
HJRSS— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Washington,Microsoft, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
HJRSS— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
HJRSS— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein design. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.