TAWFN
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
- Northeastern University (China)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 23 September 2024
- Autoren
- Lu Meng, Xiaoran Wang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein function 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.
- Trainingsdaten
- tokens
PDBset Training = 36,629 * 0.8 = 29,303 AFset Training = 42,427 Total = 29,303 + 42,427 = 71,730
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA GeForce RTX 3090 (1.60 x 10^14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: Estimated * 71,000 samples, batch size 64 → 1,100 batches/epoch * 0.5s/batch → 9 min/epoch * 100 epochs → 15 hours (54,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.60 x 10^14 FLOPs/s × 1 GPU × 54,000s × 0.4 = 3.456 x 10^18 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 GeForce RTX 3090
- Verwendete Chips
- 1
- Stromverbrauch
- 379 W
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
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- TAWFN: A Deep Learning Framework for Protein Function Prediction
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
TAWFN wurde veröffentlicht von Northeastern University (China), im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein function prediction.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 3.5 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 3090. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
TAWFN — Häufige Fragen
TAWFN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Northeastern University (China), basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia.
TAWFN— 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.
TAWFN— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein function prediction. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
TAWFN— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.5 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
TAWFN— 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.
TAWFN— 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.
TAWFN— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Die andere Richtung
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