ProtT3

Geschlossene Gewichtungen National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University 1.6B Parameter May 2024

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
National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University
Organisationsart
Academia,Academia,Academia
Land
Singapore, China, Japan
Veröffentlicht
21 May 2024
Autoren
Zhiyuan Liu, An Zhang, Hao Fei, Enzhi Zhang, Xiang Wang, Kenji Kawaguchi, Tat-Seng Chua

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Biology
Aufgabe
Protein question answering

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
1.6B

Table 12

Trainingsdaten
tokens

430,595 + 422,315 + 3,360,000 = 4,212,910 datapoints 4,212,910 × 300 = 1,263,873,000 tokens Final estimate: 1.3 billion tokens Exact numbers from Table 2 430595*(336+48)+422315*(338+101)+3359693*(291+10)=1362012358

Epochen
60

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 A100,NVIDIA V100
Verwendete Chips
6

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Likely
Zitationen
34

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
ProtT3: Protein-to-Text Generation for Text-based Protein Understanding
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

ProtT3 wurde veröffentlicht von National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University, im Land aufgezeichnet als Singapore, während May 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein question answering.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Antworten

ProtT3 — Häufige Fragen

01

ProtT3— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

02

ProtT3— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

03

ProtT3— 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.

04

ProtT3— Ist es Open-Source?

Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.

05

ProtT3— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 1.6B. Table 12. 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.

06

ProtT3— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University, basiert auf Singapore, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

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