Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching
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 Oxford,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Microsoft Research AI for Science
- Typ organizace
- Academia,Academia,Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Publikováno
- 8 January 2024
- Autoři
- Jason Yim, Andrew Campbell, Emile Mathieu, Andrew Y. K. Foong, Michael Gastegger, José Jiménez-Luna, Sarah Lewis, Victor Garcia Satorras, Bastiaan S. Veeling, Frank Noé, Regina Barzilay, Tommi S. Jaakkola
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein design
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 16.8M
- Výcviková data
- 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
- 1.6 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware: 2x NVIDIA RTX A6000 (3.87e13 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 6 days = 518,400 seconds (directly provided) 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 2 GPUs × 3.87e13 FLOP/s × 518,400s × 0.40 = 1.6e19 FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA RTX A6000
- Používané čipy
- 2
- Doba reálného času
- 144 hours
- Příkon
- 1.2 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
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching byl zveřejněn University of Oxford,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Microsoft Research AI for Science, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během January 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein design.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.6 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA RTX A6000. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching — běžné otázky
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein design. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.6 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA RTX A6000. 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.
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— 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.
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— 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.
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 16.8M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Oxford,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Microsoft Research AI for Science, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako academia,Academia,Industry.
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 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.