xTrimoPGLM -100B
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
- Tsinghua University,BioMap Research
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 6 July 2023
- Autoři
- Bo Chen, Xingyi Cheng, Yangli-ao Geng, Shen Li, Xin Zeng, Boyan Wang, Jing Gong, Chiming Liu, Aohan Zeng, Yuxiao Dong, Jie Tang, Le Song
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein generation
- Přístup
- Self-supervised learning
- Číselný formát
- FP16
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 100B
- Výcviková data
- 275,000,000,000 tokens
- Velikost dávky
- 2,097,152
Abstract: "training xTrimoPGLM at an unprecedented scale of 100 billion parameters and 1 trillion training tokens"
~24M protein sequences
"We employ batches of 2,048 sequences, each 1,024 tokens in length"
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
- 6.2 × 10²³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Reported,Operation counting,Hardware
"xTrimoPGLM-100B is trained on a cluster of 96 DGX-A100 GPU (8×40G) servers in FP16 precision from January 18 to June 30, 2023. During this time, xTrimoPGLM-100B has consumed 1 trillion tokens from the dataset consisting of Uniref90 and ColAbFoldDB. As of the current date, xTrimoPGLM-100B continues its pre-training process to pass through as many tokens as possible" 6 * 100 billion params * 1T tokens = 6e23 8*96 * 312 trillion * 163 days * 24 * 3600 * 0.3 ~= 1e24 directly given in the paper (…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
- Používané čipy
- 768
- Čip-hodiny
- 3,004,416
- Doba reálného času
- 3,912 hours (163 days)
- Příkon
- 611.2 kW
- Náklady na výpočet
- $1,823,415
163 days
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
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
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement,Training cost
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 135
"Our extensive experiments reveal that xTrimoPGLM significantly outperforms other advanced baselines in diverse protein understanding tasks (13 out of 15 tasks across four categories)" "we propose xT-Fold, where building on the xTrimoPLGM-100B framework, marks a significant advancement by achieving SOTA results for the PLM-based structure prediction model on benchmarks such as CAMEO and the latest CASP15" (!) SOTA among PLM-based models
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- xTrimoPGLM: Unified 100B-Scale Pre-trained Transformer for Deciphering the Language of Protein
- Nap poslední aktualizace
- 1 December 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
xTrimoPGLM -100B byl zveřejněn Tsinghua University,BioMap Research, v zemi zaznamenané jako China, během July 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein generation.
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
Trenovací běh spotřeboval asi 6.2 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 275,000,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement,Training cost.
Odpovědi
xTrimoPGLM -100B — běžné otázky
xTrimoPGLM -100B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Tsinghua University,BioMap Research, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Industry.
xTrimoPGLM -100B— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
xTrimoPGLM -100B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
xTrimoPGLM -100B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.2 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 40 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.
xTrimoPGLM -100B— 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.
xTrimoPGLM -100B— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
xTrimoPGLM -100B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 100B. Abstract: "training xTrimoPGLM at an unprecedented scale of 100 billion parameters and 1 trillion training tokens". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.