RiNALMo
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 Zagreb,Genome Institute of Singapore,Bioinformatics Institute
- Organisationsart
- Academia,Academia,Government
- Land
- Croatia, Singapore
- Veröffentlicht
- 29 February 2024
- Autoren
- Rafael Josip Penić, Tin Vlašić, Roland G. Huber, Yue Wan, Mile Šikić
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- RNA structure prediction, RNA splice-site prediction, Mean ribosome load prediction
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
- 650M
- Trainingsdaten
- tokens
17,000,000 RNA sequences
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
- 1.1 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware: 7x NVIDIA A100 GPUs (3.12e14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 2 weeks (directly provided) = 1,209,600 seconds 3. Utilization: 40% (0.4) 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 7 GPUs × 1,209,600s × 0.4 = 1.05e21 FLOPs
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
- Verwendete Chips
- 7
- Wand-Uhrzeit
- 336 hours (14 days)
- Stromverbrauch
- 5.5 kW
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
- 108
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- RiNALMo: General-Purpose RNA Language Models Can Generalize Well on Structure Prediction Tasks
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
RiNALMo wurde veröffentlicht von University of Zagreb,Genome Institute of Singapore,Bioinformatics Institute, im Land aufgezeichnet als Croatia, während February 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Government.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet rNA structure prediction, RNA splice-site prediction, Mean ribosome load prediction.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.1 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
RiNALMo — Häufige Fragen
RiNALMo— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 650M. 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.
RiNALMo— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Zagreb,Genome Institute of Singapore,Bioinformatics Institute, basiert auf Croatia, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Government.
RiNALMo— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RiNALMo— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von rNA structure prediction, RNA splice-site prediction, Mean ribosome load prediction. 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.
RiNALMo— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.1 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. 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.
RiNALMo— 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.
RiNALMo— 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.
Die andere Richtung
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