LLPS
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
- InstaDeep
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 24 May 2024
- Autores
- Benoit Gaujac, Jérémie Donà, Liviu Copoiu, Timothy Atkinson, Thomas Pierrot, Thomas D. Barrett
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)
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
- 344M
- Datos de entrenamiento
- 1,209,000,000 tokens
- Épocas
- 250
70 million total structural tokens = 310,000 protein structures x ~225 tokens/structure = 7.0 x 10^7 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
- Google TPU v4
- Chips utilizados
- 128
- Consumo de energía
- 86.0 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
- 17
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Learning the Language of Protein Structure
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Fondo
LLPS fue publicado por InstaDeep, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante May 2024. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 1,209,000,000 tokens de texto
Respuestas
LLPS — preguntas comunes
LLPS— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 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.
LLPS— ¿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). Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
LLPS— ¿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.
LLPS— ¿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.
LLPS— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 344M. 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.
LLPS— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por InstaDeep, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry.
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.