ERNIE-RNA

Uzavřené váhy Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University 86M 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
Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University
Typ organizace
Industry,Industry,Academia
Země
United States of America, China
Publikováno
17 March 2024
Autoři
Weijie Yin, Zhaoyu Zhang, Liang He, Rui Jiang, Shuo Zhang, Gan Liu, Xuegong Zhang, Tao Qin, Zhen Xie

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
86M
Výcviková data
918,000,000 tokens

Number of sequences (20.4M) × Maximum sequence length (1024) Average assumed length ~300 20.4M*300=6120000000

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
2.1 × 10²¹ FLOP

1. Hardware: 24x V100 32GB GPUs (1.30e+14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: 20 days (directly provided) = 1.728e+6 seconds 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 24 GPUs × 1.30e+14 FLOPs/s × 1.728e+6 seconds × 0.4 utilization = 2.1e+21 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 Tesla V100 DGXS 32 GB
Používané čipy
24
Doba reálného času
480 hours (20 days)
Příkon
11.9 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
20

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
ERNIE-RNA: An RNA Language Model with Structure-enhanced Representations
Nap poslední aktualizace
1 January 2026

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

ERNIE-RNA byl zveřejněn Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Industry,Academia.

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

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

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.1 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 918,000,000 tokeny textu

Odpovědi

ERNIE-RNA — běžné otázky

01

ERNIE-RNA— 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.

02

ERNIE-RNA— 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.

03

ERNIE-RNA— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 86M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

04

ERNIE-RNA— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry,Academia.

05

ERNIE-RNA— 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.

06

ERNIE-RNA— 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.

07

ERNIE-RNA— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.1 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 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.

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.