AbGPT
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 9 September 2024
- Autores
- Desmond Kuan, Amir Barati Farimani
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Protein design
- Modelo base
- ProtGPT2
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 734M
- Datos de entrenamiento
- 6,840,000,000 tokens
- Épocas
- 5
Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT dataset in tokens: 57000000*120=6840000000
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 4.3 × 10²¹ FLOP
Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT compute: 734000000*6840000000*5*6=1.506168e+20 Base model compute: 4.1e+21 Total: 4.2506168e+21
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA RTX A6000
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
MIT license: https://github.com/deskk/AbGPT
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- AbGPT: De Novo Antibody Design via Generative Language Modeling
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
AbGPT fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU), en el país registrado como United States of America, durante September 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein design.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de ProtGPT2. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 4.3 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA RTX A6000. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 6,840,000,000 tokens de texto
Respuestas
AbGPT — preguntas comunes
AbGPT— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
AbGPT— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein design. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
AbGPT— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4.3 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA RTX A6000. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
AbGPT— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
AbGPT— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
AbGPT— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 734M. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
AbGPT— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU), basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.