RNA-FM
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
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
- Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University,Shanghai AI Lab,Harbin Institute of Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Harvard University,Shanghai Zelixir Biotech,CUHK Shenzhen Research Institute
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry
- Země
- Hong Kong, China, United States of America
- Publikováno
- 8 August 2022
- Autoři
- Jiayang Chen, Zhihang Hu, Siqi Sun, Qingxiong Tan, Yixuan Wang, Qinze Yu, Licheng Zong, Liang Hong, Jin Xiao, Tao Shen, Irwin King, Yu Li
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- RNA structure prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
23 million sequences × 1024 tokens per sequence: 23,000,000 × 1,024 = 23 × 10⁶ × 1.024 × 10³ = 2.35 × 10¹⁰ 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
- 2.6 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA A100 GPUs (3.12E14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 30 days estimated (2,592,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 3.12E14 FLOP/s × 8 GPUs × 2,592,000 seconds × 0.4 = 2.59E21 FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 8
- Doba reálného času
- 720 hours (30 days)
- Příkon
- 6.4 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
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Open source
- Hugging Face
- cuhkaih
MIT license https://github.com/ml4bio/RNA-FM Apache 2.0 https://huggingface.co/cuhkaih/rnafm
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
- 234
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Interpretable RNA Foundation Model from Unannotated Data for Highly Accurate RNA Structure and Function Predictions
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
RNA-FM byl zveřejněn Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University,Shanghai AI Lab,Harbin Institute of Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Harvard University,Shanghai Zelixir Biotech,CUHK Shenzhen Research Institute, v zemi zaznamenané jako Hong Kong, během August 2022. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol rNA structure prediction.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací cuhkaih.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.6 × 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
RNA-FM — běžné otázky
RNA-FM— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
RNA-FM— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
RNA-FM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University,Shanghai AI Lab,Harbin Institute of Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Harvard University,Shanghai Zelixir Biotech,CUHK Shenzhen Research Institute, zakládající se na Hong Kong, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry.
RNA-FM— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RNA-FM— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol rNA structure prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
RNA-FM— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací cuhkaih. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
RNA-FM— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.6 × 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.
RNA-FM— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
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.