JURA Bio Model
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
- JURA Bio,New York University (NYU),Harvard Medical School,Columbia University
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 13 September 2024
- Autorzy
- Eli N. Weinstein, Mattia G. Gollub, Andrei Slabodkin, Cameron L. Gardner, Kerry Dobbs, Xiao-Bing Cui, Alan N. Amin, George M. Church
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
- 4,395,000,000 tokens
293,000,000 sequences * 15 tokens/sequence = 4,395,000,000 tokens (~4.4 billion tokens) Derived from: Observed Antibody Space database with 325,596,608 sequences, 90% training split (293M), avg sequence length 15 amino acids.
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
- Manufacturing-Aware Generative Model Architectures Enable Biological Sequence Design and Synthesis at Petascale
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
JURA Bio Model został opublikowany przez JURA Bio,New York University (NYU),Harvard Medical School,Columbia University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trening zużył korpus około 4,395,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
JURA Bio Model — częste pytania
JURA Bio Model— 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.
JURA Bio Model— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
JURA Bio Model— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez JURA Bio,New York University (NYU),Harvard Medical School,Columbia University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia.
JURA Bio Model— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
JURA Bio Model— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
JURA Bio Model— 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.
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.