LBSTER
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
- Prescient Design,Genentech
- Typ organizace
- Industry,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 15 May 2024
- Autoři
- Nathan C. Frey, Taylor Joren, Aya Abdelsalam Ismail, Allen Goodman, Richard Bonneau, Kyunghyun Cho, Vladimir Gligorijević
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)
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 67M
- Výcviková data
- 3,375,000,000 tokens
- Epochy
- 4.06
"we are able to train a 67 million parameter model"
UniRef50 dataset size calculation: 43,000,000 sequences × 300 tokens/sequence = 1.29 × 10¹⁰ tokens Training process calculation: 1,048,576 tokens/step × 50,000 steps = 5.24288 × 10¹⁰ total tokens Epochs calculation: 5.24288 × 10¹⁰ / 1.29 × 10¹⁰ = 4.06 epochs Final unique tokens (first epoch only): 1.3 × 10¹⁰ tokens
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
- 1.1 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1 day on 1 A100 312000000000000*1day*0.4=10782720000000000000
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Používané čipy
- 1
- Doba reálného času
- 24 hours
- Příkon
- 434 W
"we are able to train a 67 million parameter model in a single day
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
- 4
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Cramming Protein Language Model Training in 24 GPU Hours
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
LBSTER byl zveřejněn Prescient Design,Genentech, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.1 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 3,375,000,000 tokeny textu
Odpovědi
LBSTER — běžné otázky
LBSTER— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Prescient Design,Genentech, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.
LBSTER— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
LBSTER— 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.
LBSTER— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.
LBSTER— 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.
LBSTER— 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.
LBSTER— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 67M. "we are able to train a 67 million parameter model". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.