PMLM-large
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
- Microsoft Research Asia,Nanyang Technological University,Xi’an Jiaotong University,Sun Yat-sen University
- Typ organizace
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Země
- China, Singapore
- Publikováno
- 21 October 2021
- Autoři
- Liang He, Shizhuo Zhang, Lijun Wu, Huanhuan Xia, Fusong Ju, He Zhang, Siyuan Liu, Yingce Xia, Jianwei Zhu, Pan Deng, Bin Shao, Tao Qin, Tie-Yan Liu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- 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
- 250M
- Výcviková data
- tokens
"Following the RoBERTa-base setting, the hidden size, feed forward dimension, number of encoder layers, and attention heads of the base models are set as 768, 3072, 12, 12 re- spectively (denoted as MLM-base for MLM and PMLM-base for PMLM). A larger model named PMLM-large is pre-trained with the same setting except using 34 as the number of encoder layers."
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
- 3.8 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1176*60*60*125000000000000*24*0.3=3.81024e+21
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Používané čipy
- 24
- Doba reálného času
- 1,176 hours (49 days)
- Příkon
- 14.5 kW
"about seven weeks for PMLM-large"
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
- 36
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Pre-Training Co-Evolutionary Protein Representation via a Pairwise Masked Language Model
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
PMLM-large byl zveřejněn Microsoft Research Asia,Nanyang Technological University,Xi’an Jiaotong University,Sun Yat-sen University, v zemi zaznamenané jako China, během October 2021. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol 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
Trenovací běh spotřeboval asi 3.8 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
PMLM-large — běžné otázky
PMLM-large— 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.
PMLM-large— 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.
PMLM-large— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 250M. "Following the RoBERTa-base setting, the hidden size, feed forward dimension, number of encoder layers, and attention heads of the base models are set as 768, 3072, 12, 12 re- spectively (denoted as MLM-base for MLM and PMLM-base for PMLM). A larger model named PMLM-large is pre-trained with the same setting except using 34 as the number of encoder layers.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
PMLM-large— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Microsoft Research Asia,Nanyang Technological University,Xi’an Jiaotong University,Sun Yat-sen University, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia,Academia.
PMLM-large— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PMLM-large— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
PMLM-large— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.8 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.
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.