Precious3GPT

Κλειστές βαρύτητες Insilico Medicine AI,Harvard Medical School 89M παράμετροι July 2024

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Insilico Medicine AI,Harvard Medical School
Τύπος οργανισμού
Industry,Academia
Χώρα
Hong Kong, United States of America
Δημοσιευμένο
5 July 2024
Συγγραφείς
Fedor Galkin, Vladimir Naumov, Stefan Pushkov, Denis Sidorenko, Anatoly Urban, Diana Zagirova, Khadija M. Alawi, Alex Aliper, Ruslan Gumerov, Aleksandr Kalashnikov, Sabina Mukba, Aleksandra Pogorelskaya, Feng Ren, Anastasia Shneyderman, Qiuqiong Tang, Deyong Xiao, Alexander Tyshkovskiy, Kejun Ying, Vadim N. Gladyshev, Alex Zhavoronkov

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Biology
Εργασία
Drug discovery

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
89M
Δεδομένα εκπαίδευσης
tokens
Εποχές
15

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης
NVIDIA RTX A6000
χρησιμοποιούμενα τσιπ
5
Κατανάλωση ενέργειας
3.0 kW

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Confident
Παραπομπές
1

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
Precious3GPT: Multimodal Multi-Species Multi-Omics Multi-Tissue Transformer for Aging Research and Drug Discovery
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

Precious3GPT δημοσιεύθηκε από Insilico Medicine AI,Harvard Medical School, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Hong Kong, κατά τη διάρκεια July 2024. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry,Academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του drug discovery.

Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.

Απαντήσεις

Precious3GPT — κοινές ερωτήσεις

01

Precious3GPT— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Insilico Medicine AI,Harvard Medical School, βασισμένο σε Hong Kong, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia.

02

Precious3GPT— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε July 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

03

Precious3GPT— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του drug discovery. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

04

Precious3GPT— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

05

Precious3GPT— είναι ανοιχτού κώδικα;

Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.

06

Precious3GPT— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 89M. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.