RNAformer
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 Freiburg
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Germany
- Opublikowany
- 1 December 2024
- Autorzy
- Jörg K.H. Franke, Frederic Runge, Ryan Köksal, Rolf Backofen, Frank Hutter
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- RNA structure prediction
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 32M
- Dane treningowe
- tokens
- Biophysical Model: 410,408 (table b1)
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100
- Zastosowane chipy
- 4
- Pobór mocy
- 3.1 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 14
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- RNAformer: A Simple Yet Effective Deep Learning Model for RNA Secondary Structure Prediction
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 December 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
RNAformer został opublikowany przez University of Freiburg, w kraju zapisanym jako Germany, podczas December 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie rNA structure prediction.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
RNAformer — częste pytania
RNAformer— 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.
RNAformer— 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.
RNAformer— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 32M. 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.
RNAformer— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Freiburg, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia.
RNAformer— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RNAformer— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie rNA structure prediction. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
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.