PoET

Uzavřené váhy OpenProtein.ai 57M parametry June 2023

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
OpenProtein.ai
Typ organizace
Industry
Země
Singapore
Publikováno
9 June 2023
Autoři
Timothy F. Truong Jr, Tristan Bepler

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Biology
Úkol
Protein generation, 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
57M
Výcviková data
tokens

29,000,000 sets * 10 sequences/set = 290,000,000 sequences Tokens per sequence = 300 amino acids + 2 tokens = 302 tokens Total tokens = 290,000,000 sequences * 302 tokens/sequence = 87,580,000,000 Final result: 8.758 × 10¹⁰ datapoints

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
2.3 × 10²⁰ FLOP

1. Hardware setup: 7x NVIDIA A100 GPUs, 3.12e14 FLOP/s per GPU 2. Training duration: 3 days = 259,200 seconds (directly provided) 3. Utilization rate: 40% (default assumption) 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 7 GPUs × 259,200s × 0.4 = 2.3e20 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 A100
Používané čipy
7
Doba reálného času
72 hours
Příkon
5.6 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
83

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
PoET: A generative model of protein families as sequences-of-sequences
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

O tomto modelu

PoET byl zveřejněn OpenProtein.ai, v zemi zaznamenané jako Singapore, během June 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

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

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.3 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

PoET — běžné otázky

01

PoET— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností OpenProtein.ai, zakládající se na Singapore, organizace zařazená jako industry.

02

PoET— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v June 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

03

PoET— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein generation, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

04

PoET— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.3 × 10²⁰ 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.

05

PoET— 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.

06

PoET— 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.

07

PoET— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 57M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 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.