ProstT5

Uzavřené váhy Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan 3B parametry March 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
Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan
Typ organizace
Academia,Academia,Academia,Academia
Země
Germany, Korea (Republic of), United States of America
Publikováno
24 March 2024
Autoři
Michael Heinzinger, Konstantin Weissenow, Joaquin Gomez Sanchez, Adrian Henkel, Milot Mirdita, Martin Steinegger, Burkhard Rost

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
3B
Výcviková data
tokens

Number of samples = 34M Tokens per sequence = 238 Total = 34,000,000 × 238 = 8,092,000,000 tokens ≈ 8.1B

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
3.1 × 10²¹ FLOP

1. Hardware setup: 8x NVIDIA A100 GPUs (3.12e14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: Directly provided - 36 days total (10 days pre-training + 26 days translation training) = 3,110,400 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 3.12e14 FLOP/s × 8 GPUs × 3,110,400s × 0.4 = 3.1e21 FLOPs

Jak bylo ustanoveno
Hardware

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware
NVIDIA A100
Používané čipy
8
Doba reálného času
864 hours (36 days)
Příkon
6.3 kW

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
212

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Bilingual Language Model for Protein Sequence and Structure
Nap poslední aktualizace
1 January 2026

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

ProstT5 byl zveřejněn Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan, v zemi zaznamenané jako Germany, během March 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Academia.

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.

Trénink a původ

Trenovací běh spotřeboval asi 3.1 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

ProstT5 — běžné otázky

01

ProstT5— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan, zakládající se na Germany, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Academia.

02

ProstT5— Kdy byl vydán?

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

03

ProstT5— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

04

ProstT5— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.1 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.

05

ProstT5— 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.

06

ProstT5— 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.

07

ProstT5— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 3B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 1 January 2026

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.