HaloClass
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 California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- United States of America, India
- Opublikowany
- 10 October 2024
- Autorzy
- Kush Narang, Abhigyan Nath, William Hemstrom, Simon K. S. Chu
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein classification
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
- 25,227 tokens
Initial sequences: 38,361 After clustering: 28,030 Training split (90%): 28,030 × 0.9 = 25,227 sequences Classification where each sequence provides one binary classification target.
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
- HaloClass: Salt-Tolerant Protein Classification with Protein Language Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
HaloClass został opublikowany przez University of California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein classification.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Został wytrenowany na korpusie około 25,227 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
HaloClass — częste pytania
HaloClass— 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.
HaloClass— 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.
HaloClass— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
HaloClass— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of California Davis,Pt. Jawahar Lal Nehru Memorial Medical College,Purdue University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
HaloClass— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
HaloClass— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.