Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 1,6 млрд
Архитектура: rnabert · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

aido-rna-1.6b-drope

afg1

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Модель RNABert на 1,6 млрд параметров предсказывает замаскированные токены в последовательностях РНК.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июн 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

Aido-rna-1.6b-drope — модель семейства RNABert на 1,6 млрд параметров, опубликованная под аккаунтом afg1. Она дообучена для задачи заполнения пропусков в последовательностях РНК: принимает последовательность с замаскированными позициями и предсказывает подходящие токены на их месте. Модель построена на плотной архитектуре RNABertForMaskedLM, работает с библиотекой Transformers и имеет контекстное окно 1024 токена.

Модель может применяться для анализа и восстановления последовательностей РНК в исследовательских биоинформатических сценариях. В карточке не приведены сведения о датасете, оценках качества, поддерживаемых форматах последовательностей и условиях лицензии, поэтому применимость и права использования следует сверять с дополнительной документацией репозитория.

Сценарии применения

восстановление пропущенных нуклеотидов в последовательности РНК
предсказание токена в замаскированной позиции РНК
анализ последовательностей РНК с пропусками

Ограничения

В карточке не указаны обучающий датасет, оценки качества и лицензия; пригодность для конкретных последовательностей и исследовательских задач не подтверждена.

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 120моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.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

aido-rna-1.6b-drope

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 4
total_train_batch_size: 64
total_eval_batch_size: 32
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 200.0
training_steps: 2000

Training results

Framework versions

Transformers 5.4.0
Pytorch 2.6.0+cu124
Datasets 4.8.4
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Нельзя запустить

Архитектура rnabert неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: RNABertForMaskedLM
Ревизия весов: 3a4941c