ProtBFN
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
- InstaDeep
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 24 September 2024
- Autoren
- Timothy Atkinson, Thomas D. Barrett, Scott Cameron, Bora Guloglu, Matthew Greenig, Louis Robinson, Alex Graves, Liviu Copoiu, Alexandre Laterre
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
- 650M
- Trainingsdaten
- tokens
Total tokens = 71,000,000 sequences × 300 residues = 21,300,000,000 tokens (2.13×10¹⁰) Alternative calculation with 256 residues: 71,000,000 sequences × 256 residues = 18,176,000,000 tokens (1.82×10¹⁰) Final estimate: 2.1×10¹⁰ tokens
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
- 3.9 × 10²² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware setup: - ProtBFN: 256 TPU v4 chips (2.75e14 FLOP/s per chip) - AbBFN: 128 TPU v4 chips (2.75e14 FLOP/s per chip) 2. Training duration: - ProtBFN: 14 days = 1,209,600 seconds - AbBFN: 4 days = 345,600 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: - ProtBFN: 2.75e14 × 256 × 1,209,600 × 0.4 = 3.406e22 FLOPs - AbBFN: 2.75e14 × 128 × 345,600 × 0.4 = 4.866e21 FLOPs - Total: 3.406e22 + 4.866e21 = 3.9e22 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
- Google TPU v4
- Verwendete Chips
- 256
- Wand-Uhrzeit
- 432 hours (18 days)
- Stromverbrauch
- 171.4 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
- 16
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Protein Sequence Modelling with Bayesian Flow Networks
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
ProtBFN wurde veröffentlicht von InstaDeep, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 3.9 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v4. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
ProtBFN — Häufige Fragen
ProtBFN— 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.
ProtBFN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von InstaDeep, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation industry.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.
ProtBFN— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.9 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v4. 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.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— 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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