/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
231 млн
Архитектура
caduceus · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

BatatasLM-MS12-28L

BatatasLM
Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Предварительно обученная модель Caduceus с 231,2 млн параметров для заполнения масок и анализа ДНК-последовательностей растений.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BatatasLM-MS12-28L — предварительно обученная ДНК-модель семейства BatatasLM, разработанная в проекте Jiangsu Normal University. Это плотная архитектура Caduceus с головой CaduceusForMaskedLM и 231,2 млн параметров; модель распространяется в формате PyTorch и предназначена для задач заполнения масок в последовательностях ДНК и получения их представлений.

Модель обучалась на коллекции геномов растений 12 видов BatatasLM-MS12-Pretraining-Data, с длиной последовательности 4096 пар оснований. Она подходит для исследовательских сценариев анализа геномных последовательностей растений; метаданные также относят к поддерживаемым задачам классификацию текста, что в данном контексте следует понимать как классификацию последовательностей. Карточка не приводит метрик или сравнений качества, поэтому эффективность для конкретных задач не подтверждена. Для загрузки указано использование Transformers с trust_remote_code=True. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • Заполнение масок в последовательностях ДНК растений
  • Получение представлений геномных последовательностей
  • Классификация последовательностей ДНК растений
  • Исследовательский анализ геномов 12 видов растений

Ограничения

Карточка не приводит метрик, бенчмарков или подтверждённых выводов о качестве. Модель обучалась на данных 12 видов растений и последовательностях длиной 4096 пар оснований; перенос на другие организмы или длины не установлен.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BatatasLM-MS12-28L_pretrain

Model Description

BatatasLM pretrained DNA foundation model: BatatasLM-MS12-28L_pretrain.

Model Architecture

The configuration declares model_type caduceus and CaduceusForMaskedLM. Caduceus, Mamba, RCPS, architectures, auto_map, Python module names, and class names are technical identifiers retained for loading.

Training Data

This model uses BatatasLM-MS12-Pretraining-Data, a 12-species multi-species plant genome collection. Sequence length is 4096 bp.

Intended Use

Research involving DNA sequence representation and masked-language-modeling workflows.

Model Files

Configuration, pytorch_model.bin, tokenizer files, and custom Python modules referenced by auto_map.

Loading the Model

from transformers import AutoModelForMaskedLM
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("BatatasLM-MS12-28L_pretrain", trust_remote_code=True)

Limitations

This card does not assert publication status, benchmark metrics, or a performance conclusion.

Citation

BatatasLM: A Sweetpotato-Centric DNA Foundation Model.

Project Information

Contact

Yiliang Wei - weiyiliang.2013@tsinghua.org.cn

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
CaduceusForMaskedLM
Ревизия весов
0905dc2

0 моделей

    Создать бенчмарк