DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)

Κλειστές βαρύτητες Tongji University January 2023

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..

Περιηγηθείτε σε μοντέλα που μπορείτε να εκτελέσετε αντί για

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: Tongji University
Τύπος οργανισμού: Academia
Χώρα: China
Δημοσιευμένο: 2 January 2023
Συγγραφείς: Ying He , Qinhu Zhang , Siguo Wang , Zhanheng Chen , Zhen Cui , Zhen-Hao Guo, and De-Shuang Huang

Τι κάνει

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

τομέας: Biology
Εργασία: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

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.

Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 3.5 × 10¹⁸ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Hardware

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 TITAN Xp

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη: Closed — provider access only
Πρόσβαση μοντέλου: Unreleased
Κωδικός εκπαίδευσης: Open source

Πώς ταξινομείται

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

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident
Παραπομπές: 7

Πηγές

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

Αναφορά: Predicting the Sequence Specificities of DNA-Binding Proteins by DNA Fine-Tuned Language Model With Decaying Learning Rates
Τελευταία ενημέρωση: 11 February 2026

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι είναι αυτό το μοντέλο

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM) δημοσιεύθηκε από Tongji University, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια January 2023. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

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

Πώς εκπαιδεύτηκε

Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 3.5 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA TITAN Xp. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Απαντήσεις

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM) — κοινές ερωτήσεις

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— 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.

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— είναι ανοιχτού κώδικα;

Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— πόσες παραμέτρους έχει;

Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Tongji University, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε January 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 3.5 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA TITAN Xp. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 11 February 2026

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.

Όλα τα μοντέλα AI