METL-Global
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
- University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 17 April 2024
- Autoren
- Sam Gelman, Bryce Johnson, Chase Freschlin, Sameer D’Costa, Anthony Gitter, Philip A. Romero
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), Protein design
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
- 50M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 30
New estimate, Global only: 30M * 200 residues = 6000000000 Combined data 50M variants (20M + 30M) × 200 residues = 10 billion (1.0e10) tokens 20M from METL-Local 30M from METL-Global (148 proteins × 200k variants) Average sequence length: 200 residues Final estimate: 1.0e10 tokens
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Verwendete Chips
- 4
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
- 25
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Biophysics-based protein language models for protein engineering
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
METL-Global wurde veröffentlicht von University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
METL-Global — Häufige Fragen
METL-Global— 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.
METL-Global— 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.
METL-Global— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 50M. 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.
METL-Global— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
METL-Global— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
METL-Global— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.