AbGPT

Uzavřené váhy Carnegie Mellon University (CMU) 734M parametry September 2024

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Carnegie Mellon University (CMU)
Typ organizace
Academia
Země
United States of America
Publikováno
9 September 2024
Autoři
Desmond Kuan, Amir Barati Farimani

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Biology
Úkol
Protein design
Základní model
ProtGPT2

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
734M
Výcviková data
6,840,000,000 tokens

Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT dataset in tokens: 57000000*120=6840000000

Epochy
5

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink
4.3 × 10²¹ FLOP

Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT compute: 734000000*6840000000*5*6=1.506168e+20 Base model compute: 4.1e+21 Total: 4.2506168e+21

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA RTX A6000

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Unreleased

MIT license: https://github.com/deskk/AbGPT

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
AbGPT: De Novo Antibody Design via Generative Language Modeling
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

AbGPT byl zveřejněn Carnegie Mellon University (CMU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein design.

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z ProtGPT2. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Jak bylo trénováno

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.3 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA RTX A6000. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 6,840,000,000 tokeny textu

Odpovědi

AbGPT — běžné otázky

01

AbGPT— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

02

AbGPT— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein design. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

03

AbGPT— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.3 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA RTX A6000. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

04

AbGPT— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

05

AbGPT— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

06

AbGPT— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 734M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

07

AbGPT— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Carnegie Mellon University (CMU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.