ProtChatGPT
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 Technology Sydney,Zhejiang University (ZJU)
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Australia, China
- Publikováno
- 15 February 2024
- Autoři
- Chao Wang, Hehe Fan, Ruijie Quan, Yi Yang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein question answering
- Základní model
- Llama 3-8B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 8B
- Výcviková data
- tokens
Stage 1: - Proteins: 549,000 × 500 = 2.745 × 10⁸ - Descriptions: 549,000 × 50 = 2.745 × 10⁷ - Total: 2.745 × 10⁸ + 2.745 × 10⁷ = 3.0195 × 10⁸ Stage 2: - Proteins: 143,508 × 500 = 7.1754 × 10⁷ - Descriptions: 143,508 × 50 = 7.1754 × 10⁶ - Total: 7.1754 × 10⁷ + 7.1754 × 10⁶ = 7.892 × 10⁷ Final Total: 3.0195 × 10⁸ + 7.892 × 10⁷ = 3.8087 × 10⁸
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
- 7.2 × 10²³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
- Ladění výpočtů
- 3.5 × 10¹⁹ FLOP
GPU hours: 86400s*9.9e+14*2*0.4=6.8e+19 6ND: 6*8000000000*380000001=18240000048000000000 GMean(1.8e+19,6.8e+19)=3.5e+19 Base model: 7.2e+23 Total: 720035320120906900000000
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Používané čipy
- 2
- Doba reálného času
- 24 hours
- Příkon
- 2.8 kW
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
"Code and our pre-trained model will be publicly available" as of May'25 I cannot find it
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 23
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- ProtChatGPT: Towards Understanding Proteins with Large Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
ProtChatGPT byl zveřejněn University of Technology Sydney,Zhejiang University (ZJU), v zemi zaznamenané jako Australia, během February 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein question answering.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Llama 3-8B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
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
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 7.2 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
ProtChatGPT — běžné otázky
ProtChatGPT— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein question answering. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
ProtChatGPT— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 7.2 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
ProtChatGPT— 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.
ProtChatGPT— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
ProtChatGPT— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 8B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ProtChatGPT— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Technology Sydney,Zhejiang University (ZJU), zakládající se na Australia, organizace zařazená jako academia,Academia.
ProtChatGPT— 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.
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.