AbGPT
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 9 September 2024
- Autoren
- Desmond Kuan, Amir Barati Farimani
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein design
- Basis-Modell
- ProtGPT2
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 734M
- Trainingsdaten
- 6,840,000,000 tokens
- Epochen
- 5
Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT dataset in tokens: 57000000*120=6840000000
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 4.3 × 10²¹ FLOP
Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT compute: 734000000*6840000000*5*6=1.506168e+20 Base model compute: 4.1e+21 Total: 4.2506168e+21
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA RTX A6000
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
MIT license: https://github.com/deskk/AbGPT
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- AbGPT: De Novo Antibody Design via Generative Language Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
AbGPT wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein design.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von ProtGPT2. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 4.3 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA RTX A6000. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 6,840,000,000 Text-Tokens
Antworten
AbGPT — Häufige Fragen
AbGPT— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
AbGPT— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein design. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
AbGPT— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.3 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA RTX A6000. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
AbGPT— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
AbGPT— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
AbGPT— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 734M. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
AbGPT— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
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