Prot2Token

Uzavřené váhy University of Missouri,Politecnico di Milano 650M parametry June 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
University of Missouri,Politecnico di Milano
Typ organizace
Academia
Země
United States of America, Italy
Publikováno
3 June 2024
Autoři
Mahdi Pourmirzaei, Farzaneh Esmaili, Mohammadreza Pourmirzaei, Duolin Wang, Dong Xu

Co to dělá

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

Doména
Biology
Úkol
Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Základní model
ESM2-650M

Velikost

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

parametry
650M
Výcviková data
tokens

1,024,055 = 8,678 + 53,571 + 21,446 + 15,550 + 29,898 + 12,312 + 29,215 + 23,604 + 35,669 + 8,716 + 300,700 + 6,391 + 16,436 + 22,841 + 10,400 + 428,628 307,216,500 = 1,024,055 × 300 Final estimate: 3.1 × 10⁸

Epochy
16

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry
Confident
Citace
10

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Prot2Token: A multi-task framework for protein language processing using autoregressive language modeling
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

Prot2Token byl zveřejněn University of Missouri,Politecnico di Milano, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Staví na ESM2-650M. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

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

Odpovědi

Prot2Token — běžné otázky

01

Prot2Token— Je to OPEN SOURCE?

Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.

02

Prot2Token— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 650M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

03

Prot2Token— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Missouri,Politecnico di Milano, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.

04

Prot2Token— Kdy byl vydán?

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

05

Prot2Token— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

06

Prot2Token— 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.

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.