pKALM
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
- Hokkaido University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Japan
- Publikováno
- 19 September 2024
- Autoři
- Shijie Xu, Akira Onoda
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein property prediction
- Základní model
- ESM2-35M
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 5.1M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 130
Loaded checkpoint and counted parameters.
Two datasets were used: "The revised data set now includes 1,450 pKa values for 165 wild-type proteins and 262 pKa values for 47 mutant proteins." "These data sets, derived from references containing experimen- tal pI values, comprise 119,092 peptide pI values and 2,324 protein pI values." Total assuming avg 300 tokens per example: (1450+165+262+47+119092+2324)*300=37002000
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.
- 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 3090 Ti
- Používané čipy
- 2
- Příkon
- 1.8 kW
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Accurate and Rapid Prediction of Protein pKa: Protein Language Models Reveal the Sequence-pKa Relationship
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
pKALM byl zveřejněn Hokkaido University, v zemi zaznamenané jako Japan, během September 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein property prediction.
Staví na ESM2-35M. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Odpovědi
pKALM — běžné otázky
pKALM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Hokkaido University, zakládající se na Japan, organizace zařazená jako academia.
pKALM— 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.
pKALM— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein property prediction. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
pKALM— 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.
pKALM— 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.
pKALM— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 5.1M. Loaded checkpoint and counted parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.