AlphaGenome
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
- Google DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 25 June 2025
- Autoři
- Žiga Avsec, Natasha Latysheva, Jun Cheng, Guido Novati, Kyle R. Taylor, Tom Ward, Clare Bycroft, Lauren Nicolaisen, Eirini Arvaniti, Joshua Pan, Raina Thomas, Vincent Dutordoir, Matteo Perino, Soham De, Alexander Karollus, Adam Gayoso, Toby Sargeant, Anne Mottram, Lai Hong Wong, Pavol Drotár, Adam Kosiorek, Andrew Senior, Richard Tanburn, Taylor Applebaum, Souradeep Basu, Demis Hassabis, Pushmeet …
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Gene expression enhancement, Gene expression profile generation, Molecular property prediction, Mutation prediction, Protein-DNA binding prediction, Transcriptomic prediction, 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.
- parametry
- 450M
- Výcviková data
- tokens
" AlphaGenome has approximately 450 million trainable parameters (20% in the encoder, 28% in the sequence transformer, 15% in the pairwise blocks, 25% in the decoder, and 12% in the output embedding and prediction heads)"
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
- 1.4 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
Pre-training: "Each gradient step processed a batch size of 64 samples using 8-way sequence parallelism, requiring 512 TPUv3 cores, with pre-training runs typically completing in approximately 4 hours." "Distillation using many teacher models (e.g., 64; orange crosses)" 123000000000000 FLOP / TPUv3 chip / sec * (512 TPUv3 cores / 2) * 4 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] * 64 training runs ["Likely" confidence] = 8.7058022e+21 FLOP Distillation: "Distillation training was per…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v3,NVIDIA H100 SXM5 80GB
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
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
"To advance scientific research, we’re making AlphaGenome available in preview via our AlphaGenome API for non-commercial research, and planning to release the model in the future."
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- AlphaGenome: advancing regulatory variant effect prediction with a unified DNA sequence model
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
AlphaGenome byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2025. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol gene expression enhancement, Gene expression profile generation, Molecular property prediction, Mutation prediction, Protein-DNA binding prediction, Transcriptomic prediction, RNA structure prediction.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 1.4 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
AlphaGenome — běžné otázky
AlphaGenome— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
AlphaGenome— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 450M. " AlphaGenome has approximately 450 million trainable parameters (20% in the encoder, 28% in the sequence transformer, 15% in the pairwise blocks, 25% in the decoder, and 12% in the output embedding and prediction heads)". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
AlphaGenome— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
AlphaGenome— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2025.
AlphaGenome— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol gene expression enhancement, Gene expression profile generation, Molecular property prediction, Mutation prediction, Protein-DNA binding prediction, Transcriptomic prediction, RNA structure prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
AlphaGenome— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.4 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3,NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
AlphaGenome— 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.
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.