RiNALMo
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 Zagreb,Genome Institute of Singapore,Bioinformatics Institute
- Typ organizace
- Academia,Academia,Government
- Země
- Croatia, Singapore
- Publikováno
- 29 February 2024
- Autoři
- Rafael Josip Penić, Tin Vlašić, Roland G. Huber, Yue Wan, Mile Šikić
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- RNA structure prediction, RNA splice-site prediction, Mean ribosome load prediction
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
17,000,000 RNA sequences
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 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware: 7x NVIDIA A100 GPUs (3.12e14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 2 weeks (directly provided) = 1,209,600 seconds 3. Utilization: 40% (0.4) 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 7 GPUs × 1,209,600s × 0.4 = 1.05e21 FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 7
- Doba reálného času
- 336 hours (14 days)
- Příkon
- 5.5 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
- 108
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- RiNALMo: General-Purpose RNA Language Models Can Generalize Well on Structure Prediction Tasks
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
RiNALMo byl zveřejněn University of Zagreb,Genome Institute of Singapore,Bioinformatics Institute, v zemi zaznamenané jako Croatia, během February 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Government.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol rNA structure prediction, RNA splice-site prediction, Mean ribosome load prediction.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.1 × 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
RiNALMo — běžné otázky
RiNALMo— 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.
RiNALMo— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Zagreb,Genome Institute of Singapore,Bioinformatics Institute, zakládající se na Croatia, organizace zařazená jako academia,Academia,Government.
RiNALMo— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RiNALMo— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol rNA structure prediction, RNA splice-site prediction, Mean ribosome load prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
RiNALMo— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 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.
RiNALMo— 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.
RiNALMo— 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.
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.