ProSST
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
- Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 17 May 2024
- Autoren
- Mingchen Li, Pan Tan, Xinzhu Ma, Bozitao Zhong, Huiqun Yu, Ziyi Zhou, Wanli Ouyang, Bingxin Zhou, Liang Hong, Yang Tan
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
- 110M
- Trainingsdaten
- tokens
Explicitly denoted in Table 2
18.8M structures × 300 residues per structure = 5.64B data points ≈ 5.6B data points
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
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
"All ProSST models is trained on a DGX-A800 GPU (8×80G) server in BF16 precision for about a month." 8*77970000000000*0.4*1month=646714368000000000000
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 A800 PCIe 40 GB
- Verwendete Chips
- 8
- Wand-Uhrzeit
- 720 hours (30 days)
- Stromverbrauch
- 4.0 kW
"All ProSST models is trained [...] for about a month."
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
- Zitationen
- 57
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ProSST: Protein Language Modeling with Quantized Structure and Disentangled Attention
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
ProSST wurde veröffentlicht von Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, im Land aufgezeichnet als China, während May 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 6.5 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
ProSST — Häufige Fragen
ProSST— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
ProSST— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 6.5 × 10²⁰ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A800 PCIe 40 GB. 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.
ProSST— 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.
ProSST— 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.
ProSST— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 110M. Explicitly denoted in Table 2. 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.
ProSST— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
ProSST— 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.
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