ProTrek

Pesos cerrados Westlake University 930M parámetros June 2024

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
Westlake University
Tipo de Organización
Academia
País
China
Publicado
3 June 2024
Autores
Jin Su, Xibin Zhou, Xuting Zhang, Fajie Yuan

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 or nucleotide language model (pLM/nLM)
Modelo base
ESM2-650M

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
930M
Datos de entrenamiento
tokens

40M examples Step 1: 14M (Swiss-Prot) + 25M (UniRef50) ≈ 40M examples Step 2: 512 (sequence) + 512 (structure) + 100 (text) = 1,124 tokens per example Step 3: 40,000,000 × 1,124 = 4.496 × 10¹⁰ tokens Final result: 4.496 × 10¹⁰ tokens

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 A100
Chips utilizados
20
Consumo de energía
15.8 kW

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
Citas
1

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
ProTrek: Navigating the Protein Universe through Tri-Modal Contrastive Learning
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

De dónde vino

ProTrek fue publicado por Westlake University, en el país registrado como China, durante June 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 or nucleotide language model (pLM/nLM).

Su punto de partida fue un modelo base existente, ESM2-650M. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.

Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.

Respuestas

ProTrek — preguntas comunes

01

ProTrek— ¿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.

02

ProTrek— ¿Es de código abierto?

La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.

03

ProTrek— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 930M. 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.

04

ProTrek— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Westlake University, basado en China, una organización categorizada como academia.

05

ProTrek— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 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.

06

ProTrek— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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.