Prot2Token
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- University of Missouri,Politecnico di Milano
- Tipo de organización
- Academia
- País
- United States of America, Italy
- Publicado
- 3 June 2024
- Autores
- Mahdi Pourmirzaei, Farzaneh Esmaili, Mohammadreza Pourmirzaei, Duolin Wang, Dong Xu
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)
- Base model
- ESM2-650M
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 650M
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 16
1,024,055 = 8,678 + 53,571 + 21,446 + 15,550 + 29,898 + 12,312 + 29,215 + 23,604 + 35,669 + 8,716 + 300,700 + 6,391 + 16,436 + 22,841 + 10,400 + 428,628 307,216,500 = 1,024,055 × 300 Final estimate: 3.1 × 10⁸
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Confident
- Citations
- 10
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Prot2Token: A multi-task framework for protein language processing using autoregressive language modeling
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Where it came from
Prot2Token was published by University of Missouri,Politecnico di Milano, in United States of America, in June 2024. academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
It builds on ESM2-650M, which is why it shares that model's general shape and size.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Respuestas
Prot2Token — Preguntas frecuentes
Is Prot2Token open source?
The licensing for Prot2Token was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Prot2Token have?
Prot2Token has 650M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Prot2Token?
Prot2Token was published by University of Missouri,Politecnico di Milano, based in United States of America, categorised as academia.
When was Prot2Token released?
Prot2Token was published in June 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Prot2Token used for?
Prot2Token works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Prot2Token?
None. Prot2Token is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.