MTDP

Uzavřené váhy Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong 20M parametry September 2024

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
Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong
Typ organizace
Academia,Academia
Země
Hong Kong
Publikováno
24 September 2024
Autoři
Jiayu Shang, Cheng Peng, Yongxin Ji, Jiaojiao Guan, Dehan Cai, Xubo Tang, Yanni Sun

Co to dělá

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

Doména
Biology
Úkol
Protein embedding

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
20M

"In particular, the student model in MTDP has a significantly smaller parameter scale (~20 million)" from 2.1 Model Structure

Výcviková data
tokens

"MTDP is pre-trained on ~500 000 proteins from UniProtKB (Swiss-Prot) provided by the teacher model (Elnaggar et al. 2021)." from 2.3.1 Pre-training data

Epochy
10
Velikost dávky
16

"We conducted the pre-training process on four RTX 3080 24 GB Nvidia GPUs, with a batch size of 16." from 2.3.1 Pre-training data

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 × 10¹⁴ FLOP

6 * 20,000,000 connections * 500,000 training examples * 10 epochs = 6.0e14 FLOP

Jak bylo ustanoveno
Operation counting

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA GeForce RTX 3080
Používané čipy
4
Příkon
2.5 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
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Unreleased

Academic Free License v3.0 License. Inference and fine-tuning code + datasets, I don't see model weights and training code https://github.com/KennthShang/MTDP

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Accurate and efficient protein embedding using multi-teacher distillation learning
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

MTDP byl zveřejněn Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong, v zemi zaznamenané jako Hong Kong, během September 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein embedding.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Jak bylo trénováno

Trenovací běh spotřeboval asi 6 × 10¹⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce RTX 3080. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

MTDP — běžné otázky

01

MTDP— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein embedding. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

02

MTDP— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 6 × 10¹⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce RTX 3080. 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.

03

MTDP— 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.

04

MTDP— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

05

MTDP— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 20M. "In particular, the student model in MTDP has a significantly smaller parameter scale (~20 million)" from 2.1 Model Structure. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

06

MTDP— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong, zakládající se na Hong Kong, organizace zařazená jako academia,Academia.

07

MTDP— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.